クラウドやビッグデータといった言葉に代表されるように、情報ネットワークの成熟に伴い、情報ネットワークが担う情報伝送と伝送されたデータを加工する情報処理との融合が進んでいます。我々の研究室では、このような技術動向を踏まえた上で、平時、非常時を問わず、あらゆる状況下においてユーザーに対して適切な情報通信サービスを提供できるロバスト (頑強) な情報ネットワーク・情報システムに関する研究をしています。具体的な研究テーマは多岐にわたりますが、研究室で行っている全ての研究に対する一貫した姿勢は、確固たる理論に裏打ちされたネットワーク・システム設計法 ならびに制御法の確立を目指す、ということです。そこでは、モデリングとモデル 解析ならびに解析結果から得られた知見に基づいた、各種情報ネットワーク・情報 システムの設計法、制御手法、ならびに管理・運用手法の開発を行っています。
本研究室では、光ファイバ伝送技術と光スイッチング技術を利用して、増加の一途をたどるインターネット上を流通する情報を、より大量に、より高速に、より効率的に、より安全に伝送できる次世代ファイバネットワークの実現を目指して、デバイスレベルからネットワークレベルまでの幅広い研究開発に取り組んでいます。
本領域では、超高速ワイヤレス通信の根幹を支える伝送技術の研究を行っています。大容量多値符号化変調技術、大規模MIMO信号検出技術、超多数IoTデバイス接続技術、広帯域・低消費電力無線伝送技術、低演算誤り訂正符号化・復号技術、統計的信号処理および機械学習の無線通信システムへの応用、などについて研究しています。
近年、車や家電製品などが IoT 機器として多様・大量の情報をインターネットへ発信しており、このビッグデータの解析・利活用が次世代産業創生の鍵となりますが、その普及・発展のためには機器利用者のプライバシ保護が重要な課題となります。本研究室はビッグデータ解析・利活用でのプライバシ保護技術をはじめとするサイバーセキュリティと暗号理論の最前線を研究しています。
光通信はインターネットに代表される現在の情報社会の根幹を支える技術です。本研究室では光通信システムのさらなる大容量化・高機能化に向けた研究を行っています。具体的には、一本のファイバ伝送路で大量の情報を伝達する多重伝送技術、長距離伝送を可能とする光信号再生技術や誤り訂正技術、量子力学の原理を利用して絶対に安全な通信を提供する量子暗号通信技術、などに取り組んでいます。
環境電磁工学領域
本講座では、今後50年間で実現される拡張現実、自動運転、ドローンによる配達、遠隔医療、野菜工場など多種多様なアプリケーションを支える基盤技術となる次世代ネットワーク技術の研究を行っています。より具体的には、無線ネットワークにおいて同一周波数帯で通信容量を倍増させる無線全二重通信方式、無線アクセスポイントからワイヤレスでエネルギーを供給する無線電力伝送方式、電波を用いて空間の状態をセンシングするワイヤレスセンシング、超臨場感映像や拡張現実などを実現するための映像伝送方式などの研究を行っています。
デジタルツインやメタバースにみられる、サイバー空間とフィジカル空間とを融合した新たな社会が構想され、その実現に向けた研究開発が行われています。尾上研究室では、そうした社会における計算機システムのアーキテクチャ、その基盤であるミドルウェアやプロセッサの設計方法論の研究に加え、社会実装に向けたプロトタイピングや実証実験を行っています。特に現在では、国内外の企業や研究機関と連携しながらエネルギーマネジメントやスマートモビリティシステム、音響技術、医療画像解析など、幅広い研究領域を対象としています。
知能をもった自律センサ、物理攻撃に対峙するセキュリティ、環境に浸透する粉末コンピュータ等の物理世界と情報世界の境界融合技術を研究しています。発展を続ける情報技術の適用領域を積極的に開拓し、社会問題の解決に貢献します。
本講座では、情報技術(IT)の核であるデータベース技術に、マルチメディア情報処理技術、コンピュータネットワーク技術、センシング技術、人工知能技術などのさまざまな要素技術を融合することによって、高度なマルチメディア情報システムを構築することを主要なテーマとした研究を行っています。 本講座の多くのテーマは、新しいビジネス創出の可能性を模索するもので、さまざまな企業等との共同プロジェクトとして進めています。また、研究成果を国内外の学会で発表する機会を積極的に作っています。
本講座では人間の感覚－運動メカニズムの情報科学的研究を中心に人間自身の特性を活かしたインタフェースの研究を行っています。例えば錯覚は幻覚と違い万人に生じる正常な反応で人間の特性なので、錯覚を利用すれば人間の行動を柔軟かつ自然に支援できます。そこで先進的なメカトロ技術を用いたデバイス開発・感覚提示・生体計測を行い、心理物理学に基づく評価実験や人間行動の計算モデルなどを駆使して研究を進めています。
多様なビッグデータ&AIを活用する技術領域（グラフ深層学習、大規模言語モデル、クラウドデータベース、AI駆動型コンピュータシミュレーション）において、コア技術の研究と社会価値創造を目指します。
コンピュータやロボットが視覚的に世界を理解するための「眼」を作るには、画像という2次元の入力データからそこに写っている世界の情報を復元するための技術が必要になります。コンピュータビジョンは、コンピュータがデジタル画像を理解するための画像獲得・処理・解析システムに関する研究分野です。私たちの研究室では主に画像からの3次元形状推定や、そのための最適化および機械学習、さらに実世界物体認識への応用に関して研究を進めています。
本講座では、工学・理学・社会学・経済学・政治学・文学・心理学・医学など多様な学問分野におけるプライバシーに配慮したデータ生成手法を研究します。生成データを元に実社会に対応するデジタルツインを構成することにより、リアルスケールな分析・シミュレーションを展開できるデータサイエンティストを育成します。
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