暗网禁区

ネットワークデザイン専攻では、IoT（Internet of Things）とAI（人工知能）を活用したネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践を目指す領域横断型の教育研究を展開します。
教育研究领域となるネットワーク応用分野は、环境エネルギー分野、ライフサポート分野、ビジネス工学分野より构成されており、并列分散処理による高性能计算を活用して新たな価値を提供するための研究も行います。

● 環境エネルギー分野
スマートシティ、再生可能エネルギー（グリーングリッド）、并列分散コンピューティング（グリーンコンピューティング）、アセットマネジメントなどを中心に教育研究が実施されます。
● ライフサポート分野
ロボット情报学、バイオインフォマティクス、通信ネットワーク、ワイヤレスシステムなどを中心に教育研究が実施されます。
● ビジネス工学分野
大规模データベース、深层学习応用、机械学习システム（ウェブインテリジェンス）、确率统计的学习（意思决定）、データサイエンスなどを中心に教育研究が実施されます。

知能社会システムに関する研究では、低炭素社会が実际に実现可能であるかをシミュレーションするためのエネルギーネットワークのモデリング技术やエネルギーマネジメント技术、エネルギーネットワークを効率的に计画?运用するための予测?最适化技术やビッグデータ解析技术を研究しています。

并列分散コンピューティングに関する研究では、サーバーからスマートフォンに至るまで、复数コア（演算装置）を用いた并列処理により、アプリケーションの高速化を実现しています。并列処理ソフトウェアの开発に加えて、并列処理ソフトウェアを自动生成する并列化コンパイラの研究も行っています。

ロボットシステムインテグレーションに関する研究では、自律移动ロボット、环境地図生成、人间共存型ナビゲーション、远隔操作及び远隔コミュニケーション、空间知能化、センサーネットワーク、センサー情报処理、人间の位置同定?追跡、センサー协调による広域空间认识などを研究対象としています。

インテリジェントシステムに関する研究では、深層学習を用いた電力マーケットの電力価格予測や太陽光発電の出力予測、高性能進化的計算を用いたActive 配電自動化におけるネットワーク損失の大域的最小化などを研究しています。

ネットワークデザイン専攻では、さまざまなネットワーク応用研究において、並列分散処理による高性能計算を必要としており、NVIDIA GPUを搭載したIntel XeonプロセッササーバーやIBM POWERプロセッササーバーを日々活用しています。
并列分散処理における研究では、闯补惫补プログラムを高度に并列処理するための并列化コンパイラ（システムソフトウェア）の研究、复数骋笔鲍を対象とした阶层的并列処理による粒子法シミュレーションの高速化の研究、および机械学习の高速化の研究を行っております。

ネットワークデザイン専攻，笠研究室では，光の波としての性质を积极的に利用するコヒーレントファイバ光通信技术に関する研究を行っています。本技术を利用すると，超大容量光通信が可能となります。また，光の波としての性质を用いることにより，长距离にわたって敷设された光ファイバに加えられている外力の测定や，周辺温度の测定などのセンサーとしての応用分野もあります。コヒーレントファイバ光通信技术を用いた研究を行うには，高精度に周波数が管理された半导体レーザ，微小な光信号を受信するための高感度光受信器，光信号を増幅するための光ファイバ増幅器などの高度な机器类が必要となります。笠研究室では，これらの高度な机器类を所有し世界最先端の研究を行っています。