ネットワークデザイン専攻について

ネットワークデザイン専攻では、IoT（Internet of Things）とAI（人工知能）を活用したネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践を目指す領域横断型の教育研究を展開します。
教育研究領域となるネットワーク応用分野は、環境エネルギー分野、ライフサポート分野、ビジネス工学分野より構成されており、並列分散処理による高性能計算を活用して新たな価値を提供するための研究も行います。

● 環境エネルギー分野
スマートシティ、再生可能エネルギー（グリーングリッド）、並列分散コンピューティング（グリーンコンピューティング）、アセットマネジメントなどを中心に教育研究が実施されます。
● ライフサポート分野
ロボット情報学、バイオインフォマティクス、通信ネットワーク、ワイヤレスシステムなどを中心に教育研究が実施されます。
● ビジネス工学分野
大規模データベース、深層学習応用、機械学習システム（ウェブインテリジェンス）、確率統計的学習（意思決定）、データサイエンスなどを中心に教育研究が実施されます。

知能社会システムに関する研究では、低炭素社会が実際に実現可能であるかをシミュレーションするためのエネルギーネットワークのモデリング技術やエネルギーマネジメント技術、エネルギーネットワークを効率的に計画・運用するための予測・最適化技術やビッグデータ解析技術を研究しています。

並列分散コンピューティングに関する研究では、サーバーからスマートフォンに至るまで、複数コア（演算装置）を用いた並列処理により、アプリケーションの高速化を実現しています。並列処理ソフトウェアの開発に加えて、並列処理ソフトウェアを自動生成する並列化コンパイラの研究も行っています。

ロボットシステムインテグレーションに関する研究では、自律移動ロボット、環境地図生成、人間共存型ナビゲーション、遠隔操作及び遠隔コミュニケーション、空間知能化、センサーネットワーク、センサー情報処理、人間の位置同定・追跡、センサー協調による広域空間認識などを研究対象としています。

インテリジェントシステムに関する研究では、深層学習を用いた電力マーケットの電力価格予測や太陽光発電の出力予測、高性能進化的計算を用いたActive 配電自動化におけるネットワーク損失の大域的最小化などを研究しています。

ネットワークデザイン専攻では、さまざまなネットワーク応用研究において、並列分散処理による高性能計算を必要としており、NVIDIA GPUを搭載したIntel XeonプロセッササーバーやIBM POWERプロセッササーバーを日々活用しています。
並列分散処理における研究では、Javaプログラムを高度に並列処理するための並列化コンパイラ（システムソフトウェア）の研究、複数GPUを対象とした階層的並列処理による粒子法シミュレーションの高速化の研究、および機械学習の高速化の研究を行っております。

ネットワークデザイン専攻，笠研究室では，光の波としての性質を積極的に利用するコヒーレントファイバ光通信技術に関する研究を行っています。本技術を利用すると，超大容量光通信が可能となります。また，光の波としての性質を用いることにより，長距離にわたって敷設された光ファイバに加えられている外力の測定や，周辺温度の測定などのセンサーとしての応用分野もあります。コヒーレントファイバ光通信技術を用いた研究を行うには，高精度に周波数が管理された半導体レーザ，微小な光信号を受信するための高感度光受信器，光信号を増幅するための光ファイバ増幅器などの高度な機器類が必要となります。笠研究室では，これらの高度な機器類を所有し世界最先端の研究を行っています。