Toward ultimate form of information and communication networks as social infrastructure
International students are welcome to visit our laboratory or contact: <contact [at] icn.cce.i.kyoto-u.ac.jp>.
見学は随時受け付けています。希望者は佐藤助教 <contact [at] icn.cce.i.kyoto-u.ac.jp> まで。

大木研のビジョン

研究領域

IoT(Internet of Things)、ビッグデータ、AI(Artificial Intelligence, 人工知能)時代において、高度なネットワーク技術の必要性がますます高まっています。大木研究室は、データを収集する役割を担うスマートフォンやIoTデバイス(ドローンや、自動車、ウェアラブルデバイスも含む)、データを蓄積するデータセンター、そしてデータを計算処理し人々に価値をもたらすクラウドや様々なアプリケーションを相互接続するとともに、データが人々にもたらす恩恵を最大化できるような高速性、信頼性、柔軟性を兼ね備えたネットワークの研究開発を行っています。理論から実装まで幅広いアプローチで取り組んでいます。代表的な研究トピックは以下の通りです。

1. 光ネットワーク

光デバイスからシステムまで先進的な光ネットワーキングのテーマに幅広く取り組んでいる。特に、波長多重分割を利用した光ネットワークにおいて、波長あたりのデータ伝送容量を超えるトラヒック変動に対しても対応可能なように、弾力的に波長スペクトル資源を活用する光ネットワーキング技術を研究している。

2. ネットワークのソフトウェア化/仮想化

SDN(Software-Defined Networking)技術により、物理ネットワーク上に様々なサービスの提供に適した論理ネットワークを柔軟に構成し運用することが可能となる。また、NFV(Network Function Virtualization)技術により、ネットワーク装置は汎用のハードウェア上に仮想的な機能として定義され、ユーザ毎にカスタマイズされたサービスを提供可能となる。このような仮想化技術をネットワーク上に導入し、トラヒック観測やユーザの要求に基づく制御を行い、ネットワーク資源の利用効率化を図る技術を研究している。

3. IoTデバイス・スマートデバイスの異種混合ネットワーク

各種センサーや、UAV(ドローン)、コネクテッドカー といったIoTデバイス・スマートデバイスの数は将来300億を超えると予想されており、それらの種類も多様化している。これらをネットワークにより相互接続し、収集したデータを予測や制御に用いるサービスが次々登場している。このような異種混合ネットワークにおいて多数かつ多様なデバイスを協調させる技術を研究している。

4. サービス指向のデータ流通

利用可能な通信帯域や計算リソースは限られているため、有用なデータを優先してネットワークに流通させたい。データの有用性はそのデータが用いられるサービスに依存する。そこで、人間の脳科学モデルや機械学習の予測モデルに基づいてデータを評価し、より有用なデータを優先させる技術を研究している。

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