Research projects

機械学習を用いて送信情報から意味的に重要な特徴を抽出・伝送することで、情報の冗長性を削減し、従来の通信方式を超える高効率な情報伝送の実現を目指します。

Semantic communications aims to achieve highly efficient information transmission beyond conventional communication approaches by using machine learning to extract and transmit semantically important features while reducing redundant information.

積層メタサーフェスでは、各素子をニューロン、電磁波の伝搬をシナプスとして利用することで、物理空間上にニューラルネットワークを構成します。これにより、超高速・低消費電力・低遅延な情報処理の実現を目指します。

Stacked Intelligent Metasurfaces (SIMs) construct a neural network in the physical domain by using each element as a neuron and electromagnetic wave propagation as synaptic connections. This architecture aims to enable ultra-fast, low-power, and low-latency information processing. 

無線伝搬路が持つ固有の特性を活用し、情報理論的安全性と低計算量・低コストを同時に達成可能な、物理層ベースの新たなセキュリティプラットフォームの実現を目指します。

Physical-layer security aims to establish a new security platform that exploits the unique characteristics of wireless propagation channels to achieve both information-theoretic security and low computational complexity. 

量子コンピューティングの特性を機械学習に取り入れることで、従来の計算機では困難な高度な情報処理を効率化し、次世代通信・信号処理技術への応用を目指します。

Quantum machine learning leverages the unique properties of quantum computing to enhance complex information processing that is difficult for conventional computers, with the aim of enabling advanced applications in next-generation communications and signal processing. 

通信信号の存在そのものを第三者から秘匿することで、情報の内容だけでなく「通信している事実」まで保護する、高秘匿な無線通信技術の実現を目指します。 

Covert communications aims to realize highly secure wireless transmission by concealing the very existence of communication from unauthorized observers, thereby protecting not only the transmitted information but also the fact that communication is taking place.