2024年11月24日のオープンキャンパスで研究室公開します.当日予約無しで,面談も受け付けます.
2025年度卒研配属の面談はこちらの予約スケジュールから登録をお願いします.
- 面談は,須藤と15分,学生と15分で,研究室の雰囲気や指導方針を伝えるとともに,志望学生の興味やこれまでの経験を聞いて研究室生活が希望にマッチするかを相互に認識することを目的としています.
- 研究内容の概要部分は事前に知っている前提で面談を進めますので,Webや論文で調査してもらえると助かります.
須藤研の紹介
須藤研究室は
に所属しています.無線通信技術者の養成機関として創設された電気通信大学の強みである「無線通信」の研究に取り組んでおります.情報通信工学プログラムは国内でも屈指の無線通信研究者が揃っていますが,私はデータ科学の視点から無線通信を設計しています. また,「先端ワイヤレス・コミュニケーションセンター」と「メタネットワーキング研究センター」にも兼務しており,将来の社会インフラを支える情報通信方式・アプリケーションの開発に取り組んでいます.
須藤研の研究
複雑な構造を持つ大規模データを扱うことが好きで,1次元の無線信号,2次元の画像,多次元のインターネットやソーシャル・ネットワークまで扱います.無線通信の研究者として謳ってますが,情報通信技術に関する研究は何でも好きです. 特に,多次元データを扱いやすい構造にしたり,逆に多変量解析することで.今までにないアプローチの研究を行っています. 例えば,電波伝搬推定では,距離に基づく単回帰分析が主流でしたが,予測エリアの画像を用いた2次元での電波伝搬推定,グラフ表現による多次元の電波伝搬推定手法を理論解析・開発しています. また,複数のセンシング情報を1次元データに上手く変換するマルチモーダル伝送の開発を進めています. つまり,
須藤の指導方針
大まかな指導方針として,
と考えています.院生まで進むと人生のゴールデンエイジを研究室で過ごすことになります.研究で得た知識や経験を「生涯の財産」として欲しいという思いがあり,個人で独立した研究テーマに取り組んでほしいと考えています. 独立とは,研究課題が未知のもの,もしくは解決方法が斬新なものを指しており,将来その研究が注目されるときに,須藤先生の研究ではなく,〇〇さんの研究となるように指導していくことが目標です. また,それぞれが独立した強みを持つことで,将来協力して社会をより良くできるような人材,ネットワークを構築していくことが目標です.
そういった目標設定ですので,研究課題や解決方法についての議論はかなり密に行います. 隔週研究室全体の「定例会」があり,その場でメンバー全体で研究課題や解決方法について議論します. 一方で,数式やプログラムが分からないなど調べればわかることは,自己解決能力に任せる形になるので,自信のない方は事前に相談してください.
ような集団を目指しています.各自異なるテーマを他のメンバーに興味を持っているもらえるように「伝える能力」を大事にしています. これは,社会人になってから一人だけでできることは少なく,周りへの働きかけで大きな仕事を成し遂げて欲しいという私からの願いです. とはいえ,基本的に情報通信に関することなのでお互いに興味をもって研究できると信じています.
須藤とは何者か?
岩手県出身の30代前半の男です.
学部生(2009年-2011年):スマホやタブレットがまだ今ほど普及してなかったですが,端末をいっぱい集めるのが趣味でした.それらを相互に無線接続すれば携帯回線いらないのでは?という発想のもとアパートとバイト先まで約500mを携帯回線使わないで通信するプログラムをひたすら作成してました.
大学院修士(2011年-2013年):今流行りのブロックチェーンの基盤技術となるP2P技術(分散情報管理技術)の研究をしてました.攻撃や故障に対して強固なP2Pネットワーク構造は何か?という漠然な課題に対して,グラフ理論や複雑ネットワーク理論の力を借りて最適なネットワーク構造を発見できました.ひたすら論文を読んだり,同級生と議論したり,研究の楽しさをこの時期に学べました.
大学院博士(2013年-2016年):修士で研究したP2Pの基礎技術の応用先をいろいろ検討しました.Hadoopと呼ばれる分散ビッグデータ処理基盤の情報管理や災害時の臨時通信網の構築に応用するなど研究が社会的にも貢献できるということを実感して,アカデミックな道に進もうと決めました.
ポスドク時代(2016年-2018年):カナダでポスドクをしてました.研究テーマも心機一転エッジコンピューティンに取り組み,無線とAIを一から勉強し直しました.ここでの経験が今の研究の基礎になってます.
個人用研究設備
西2-521室の学生部屋に各自のデスクが用意されます.各学生には以下の機材を貸し出しています.
- M1 MacBook Air
- ディスプレイ(27インチ以上)
- iPad Pro
共用設備
- レイトレーシングサーバ(電波伝搬推定を検証するためのサーバ)
- AI-RANプラットフォーム(深層学習に基づく符号化,変調方式,チャネル推定を検証するためのプラットフォーム)
- 学習用GPUサーバ(RTX A6000など)
- テスト用GPUマシン(JETSON, 4000系搭載ノートPCなど)
- 無線通信機(ソフトウェア無線機,ミリ波アンテナ,知的反射板)
- 可視光通信装置(LiFi)
- 無線観測装置(スペクトラムアナライザ)
- 光学センサ(ステレオカメラ,LIDARセンサー,RGB-Dカメラ)