メンバー

長谷川 幹雄

工学部電気工学科 教授

研究分野

  • 計算科学 (カオス、ニューラルネットワーク、最適化)
  • 通信・ネットワーク工学 (異種無線ネットワーク、コグニティブ無線ネットワーク)

研究キーワード

カオス、ニューラルネットワーク、モバイルネットワーク、無線ネットワーク、最適化

研究経歴

1994-1999 カオス理論に基づく最適化アルゴリズムの研究に従事
2000-2007 モバイルインターネットの研究に従事
2007- 無線ネットワークの研究に従事
2009- 複雑系数理工学の研究に従事

宇宙にインターネットをつなげる

宇宙滞在者のQOL(Quality of Life)を改善するために、宇宙から地球上のインターネットに接続できるようにすることは重要である。本研究では、宇宙との長距離通信における大きな通信遅延に対応した通信手法およびプロトコルを開発し、スペースコロニーから地球上のネットワークにアクセスできるようにすることを目的とする。

インタビュー

■なぜ宇宙の研究をすることになったか?

実は学生時代は人工知能というか脳型コンピューターの研究をしていて、神経のネットワーク(ニューラルネットワーク)で機械学習が出来ることの研究をしていました。
カオス理論での研究成果からNICT(国立研究開発法人情報通信研究機構)へ就職し、配属直前に脳の研究部門から通信ネットワーク部門へ配属先が変更になったことでワイヤレスネットワークの研究をすることになり、現在に至っています。

研究室では現在、無線通信のシステムをAIを使って効率を良くしていくという研究を中心に行っています。
スペース・コロニー研究センターだけでなく、宇宙教育プログラムでも教員として無線通信の授業を行っており、実際に宇宙の無線通信にフォーカスした研究はまだまだですが、今までやってきた研究を宇宙にも応用することを目指しています。

■研究開発した、あるいは、している技術をつかって宇宙で実現したいことは?

宇宙通信システムの最適化をして、地上のようにインターネットが出来るようにしたい。
電波を使った通信では、限られたチャンネルで多くのユーザー、多くの端末の通信を収容する、その効率をよくする事が重要です。
宇宙と地球の通信でも様々な設定の項目があります。(1) ノイズに強い方式(2)速度は遅いが長距離飛ぶ方式(3)地上と同じTCP/IP方式などです。

電波が伝わる速度は光が伝わる速度と同じで月までだと数秒くらいですが、火星となると位置関係など最悪の場合20分くらいかかります。

地上のTCP/IP方式は非常に信頼性の高い通信のできる方式でインターネットの通信にはほとんどエラーがありません。送ったデータがちゃんと届いたか、届いた場合は届いたメッセージを返して、届かない場合は再送を繰り返します。地上ではスムーズに動いていますが、これをそのまま月との通信に使うと、地球との距離が伸びることによってすごく時間のかかるシステムとなり非常に効率が悪くなります。

そのため研究室では、たとえば再送が起こり辛くなるように、エラーが多い場合には受信側で訂正できるような方式を使ったり、どの方式で通信するべきかという最適化をして一番効率の良い設定の確認をしています。

■地上で実現したいことは?

通信システムとしてよく使われる衛星携帯電話を使用している人は非常に多いと思います。
その通信システムを我々のアルゴリズムでよくしたいです。
飛行機の中で機内Wi-Fiを使ったことがある人はご存じだと思いますが、遅くて繋がりにくくてというのを経験してる人はたくさんいます。それを改善して飛行機などでスムーズに遅延無く通信が出来るようにしたいです。

■研究していて印象に残ったこと・楽しいと感じたことは?

自分たちの人工知能を応用したアイデアが成功し、実際に作動するのは面白い。

IoT(Internet of Things)により、たくさんの電波を発信するようになっても、スムーズに通信が可能になるような無線装置を自分たちで製作、実験したりしています。

またそういった通信システムを学生がどんどん学習、吸収し、成長していく姿を見ることはとても楽しいです。
研究室では共同研究がとても多いのですが、外部とのやりとりを通して出たアイデアを形にしたり、新しい通信方式を作ってしまったり、びっくりするような成果を見せてくれます。
不完全なところもありますが、こういった成長を感じられることが楽しいです。

論文リスト

著書
1.改定 コンピュータ概論、 半谷精一郎、 長谷川幹雄、 吉田孝博、コロナ社、 pp1-226、 2019

2.ネットワーク・カオス -非線形ダイナミクス,複雑系と情報ネットワーク-、中尾裕也, 長谷川幹雄, 合原一幸、電子情報通信学会監修 情報ネットワーク科学シリーズ第4巻 コロナ社 (コロナ社創立90周年記念出版)、2018

3.ワイヤレスエージェント技術、小牧省三, 長谷川幹雄, 新熊亮一, 三瓶政一, 塚本勝俊, 小舘亮之, 北村泰彦、丸善、2008

学術論文
1. Scalable photonic reinforcement learning by time-division multiplexing of laser chaos, Makoto Naruse, Takatomo Mihana, Hirokazu Hori, Hayato Saigo, Kazuya Okamura, Mikio Hasegawa, Atsushi Uchida, Scientific Reports, Vol. 8, 10890, 2018 (査読有)

2. Improving Performance of Heuristic Algorithms by Lebesgue Spectrum Filter, Mikio Hasegawa, IEICE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, Vol. E99-B, pp. 2256-2262, 2016.

3.Joint Downlink and Uplink Interference Management for Device to Device Communication Underlaying Cellular Networks, THONG HUYNH, TOMOYUKI ONUMA, KAORI KURODA, MIKIO HASEGAWA, WON-JOO HWANG, IEEE ACCESS, Vol. 4, pp. 4420-4430, 2016.

4.Optimization for Centralized and Decentralized Cognitive Radio Networks, Mikio Hasegawa, Hiroshi Hirai, Kiyohito Nagano, Hiroshi Harada, Kazuyuki Aihara, PROCEEDINGS OF THE IEEE, Vol. 102, pp. 574-584, 2014.