Shigeno Laboratory

VN班では，IoTや5G，スマートシティや自動運転といった次世代の技術を支える次世代のネットワークを実現するべく研究を行っています． 次世代のネットワークを実現するために，MEC（モバイルエッジコンピューティング）を柱として研究を進めています． MECでは従来のクラウドコンピューティングに加えて，ユーザにより近い位置にエッジサーバを配置し， 中間処理を行うことでコアネットワークへの負荷を分散し，通信の低遅延化をもたらします．従来のネットワークでは実現できなかったアプリケーションを実現することを目指して研究を進めています．

MDM班では，機械学習やディープラーニングを利用した医療課題の解決を目的とした研究を行っています．これまで活用されて来なかった医療データに着目し，データを解析することで新たな知見を得ます．そして，機械学習やディープラーニングなどの技術を活用することで，医師の意思決定を支援するなど臨床に還元します．現在は電子麻酔記録データを解析し，手術後に悪影響を及ぼす術中の低血圧発生予測や，麻酔の最適な投与量を予測する研究を慶應義塾大学医学部麻酔学教室と共同で行っています．

ITS班では，安全で効率的な交通を実現するアプリケーションの開発，及び通信技術の提案を行っています．近年では自動 運転車の実現を目的とした車両制御や無線通信に関する研究を積極的に行っています．ITSアプリケーションはV2X通信（車両間の通信）を活用することで交通の安全性と効率を向上させることが期待されています．身近な例を挙げればカーナビの経路案内や渋滞回避機能があります．また自動運転を例にあげれば，前方の車両と隊列を形成して走行する隊列走行などがあります．一方でV2X通信を盗聴することで車両の位置情報を不正に入手することが可能であり，搭乗者の位置プライバシの保護も重要な課題となっています．