概要
これまでの通信技術は送りたい情報を全て確実に伝送することを目的として設計されてきました。一方、人間のコミュニケーションでは、少ない情報から相手の伝えたいことを推察しながら意思疎通をします。友達や家族など仲が良くなるほど情報少なくできるようにコミュニケーションを学習します。この人間のコミュニケーションのように、特定の相手と通信を繰り返しながら学習することで「伝えたい意味」だけを圧縮して通信する方式の研究を進めています。
進化型通信方式
- 適切な通信方式を学習しながら設計するための方法論を設計しています。
- 特に、正解データが無い（教師なし学習）での最適性に興味があります。
- 震災時などカオス的な環境でも適用できる方法論を追求してます。
- 専用のセマンティックも有することでセキュアな通信が実現できます。
深層ニューラルネットワークによるチャネル・情報符号化
- 映像や点群から「意味」を伝えるための情報圧縮、チャネル符号化、変調方式を設計しています。
- B5G向けの通信方式、エッジでの映像伝送などへの応用を目指して企業との共同研究をしています。
深層ニューラルネットワークによる多重記述符号化
- 送る情報量は増やさずに複数の通信路を活用して情報を復元するための符号化を設計しています。
- 遠隔でのイベント配信、車の遠隔監視などへの応用を目指して企業との共同研究をしています。
関連業績
- Junichiro Yamada and Katsuya Suto, “[Poster] Exploring Pseudo-Analog Video Transmission for Edge-AI Vision Applications," IEEE Consumer Communications & Networking Conference 2023, Jan. 2023, pp. 1-2.
- Kohei Kato, Katsuya Suto, and Koya Sato, “Deterministic Video Streaming with Deep Learning Enabled Base Station Intervention for Stable Remote Driving System," IEEE International Conference on Communications workshop on TsDN, Online, June 2021, pp. 1-6.
- Katsuya Suto, Keisuke Miyanabe, Hiroki Nishiyama, Nei Kato, Hirotaka Ujikawa, and Ken-Ichi Suzuki, “QoE-Guaranteed and Power-Efficient Network Operation for Cloud Radio Access Network with Power over Fiber,” IEEE Transactions on Computational Social Systems, vol. 2 no. 4, pp. 127-136, Feb. 2016.