和田山 正
WADAYAMA Tadashi
数理とAIで支える未来の無線通信
数理を基礎として、ネットワーク技術および無線通信技術の発展を目指す研究を行っています。スマートフォンやIoT機器の普及によりデータ流通が拡大するなか、将来の情報通信を支える基盤技術に対し、最適化理論や確率論などの数理的視点からアプローチし、性能限界の解明とより優れた手法の設計に取り組んでいます。近年は、深層学習と最適化理論を融合した「深層展開」と呼ばれる手法に注目しています。これは反復型アルゴリズムをニューラルネットワークになぞらえる手法で、少ない学習データからでも高速かつ高精度に解を導ける点に特徴があります。無線通信への応用とともに、その理論的基盤の構築にも取り組んでいます。また、相互情報量を最大化する効率的な最適化技法の開発など応用も見据えつつ、大学ならではの立場から基礎理論の深化を重視し、長期的に社会を支える技術の創出を目指しています。
担当分野・プログラム
研究区分
電気電子工学
研究テーマ
- 相互情報量最大化に基づくネットワークパラメータ最適化技法の開発
- LLMをナビゲータとする二階層ネットワーク制御手法の開発
- 非線形システムにおける逆問題解法の開発
メッセージ
スマートフォンで動画を見たり、離れた友だちとメッセージをやり取りしたり、私たちが当たり前に使っている無線通信は、実は数学によって支えられています。情報理論や線形代数といった数学が、目に見えない電波をむだなく使い、情報を速く確実に届けるための土台になっているのです。一見すると無機質に見える数式が、通信の「速さ」や「つながりやすさ」を左右している——ここに数理のおもしろさがあります。近年は、この世界に新しい風を吹き込むAIとの結びつきが進み、研究の可能性は大きく広がっています。AIが活躍するこれからの社会では、それを陰で支える通信インフラがますます重要になります。数学とAIが交わる無線通信工学分野は、未来の社会を足元から支える、挑戦しがいのある舞台です。