「情報ネットワーク」を情報伝達路としてだけ考えるのではなく、モノ、人、実世界との接点に対するインタフェースであると捉え、実世界から情報を収集する方法、情報を流通させる方法を総合的な機構として確立する研究を進めています。また、人同士ではなく、人対コンピュータエージェントが通信する時代になってきていることを踏まえて、人の感情を認識して、コンピューティングに反映させる仕組みに取り組んでいます。我々の取り組みの中からいくつか紹介いたします。

現代社会において生活に不可欠なスマートフォンを含むコンピュータ群が発生するトラヒックの集合を解析することにより、ミクロ的視点に立ったユーザの通信行動と、マクロ現象として動的に変化する社会現象の把握を試みています。ユーザの通信行動は、通信インフラの設計にも影響を与えるため、将来、工学的応用ができる形で表現できることを目指します。

複数台の無人航空機UAV (Unmanned Aerial Vehicle) で実世界の監視を行う際に、効率のよい協調動作をさせるアルゴリズムを開発しています。

脳波計 (EEG)がウェアラブル機器の一部として活用されると期待されています。我々は、人がソフトウェアエージェントと対話する際に、脳波により人の状態を伝える一手段になると考えています。しかし、脳波の信号対雑音比は低く、定量的に有意義な信号を特定するための多角的な信号解析を行っています。

個々のユーザがスマートフォンなどの内部で独立した機械学習モデルを管理し学習する仕組みを研究しています。課題としてそれぞれのユーザが所持するデータは機械学習に利用するには十分ではないため、ユーザ間の連携により性能を向上する必要です。そこで、SNS（Social Networking Service）などのネットワークを介してユーザ同士が学習途中のモデルを共有しあうことで、大量のデータを使って学習した場合と同等の学習モデルを獲得することを目指しています。

情報共有や運転補助のために無線通信機能を搭載した自動車をコネクテッドカーと呼ばれています。大量の車両が同時に交差点に進入する際に、通信する順序を車両間でスケジューリングするアルゴリズムを開発しています。