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ジャーナル論文 IEEE掲載 2026年3月

分散型ネットワークにおける自律的オーケストレーション：新しいアプローチ

著者：山田 健一, 田中 美咲, 鈴木 雄大, Müller, K. et al.

IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Vol.13, No.2, 2026

本研究では、大規模分散ネットワーク環境における自律的なノードオーケストレーション手法を提案します。提案手法は、強化学習ベースの意思決定エンジンと分散合意アルゴリズムを組み合わせることで、従来手法と比較して通信レイテンシを68%削減し、システム可用性を99.999%に向上させることに成功しました。

分散システム 強化学習 ネットワーク最適化
カテゴリー 01

ジャーナル論文

査読付き国際ジャーナルに掲載された研究論文の一覧です。

📄

ジャーナル論文 — 6件

01
分散型ネットワークにおける自律的オーケストレーション：新しいアプローチ
山田 健一, 田中 美咲, 鈴木 雄大, K. Müller, S. Zhang
IEEE Transactions on Network Science and Engineering, Vol.13, No.2, pp.145-162 (2026)
強化学習と分散合意アルゴリズムを組み合わせた自律型ネットワークオーケストレーション手法を提案。通信レイテンシ68%削減、可用性99.999%を達成。
分散システム 強化学習 引用数: 47
02
量子耐性暗号プロトコルの実装と性能評価：エッジコンピューティング環境への適用
鈴木 雄大, 中村 あかり, A. Petrov, 伊藤 さくら
ACM Transactions on Privacy and Security, Vol.29, No.1, pp.1-24 (2026)
CRYSTALS-Kyber・CRYSTALS-Dilithiumを基盤とした量子耐性暗号プロトコルをエッジデバイスに実装し、従来RSAと比較した性能・セキュリティ評価を実施。
量子暗号 セキュリティ 引用数: 33
03
フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシー保護と精度のトレードオフ最適化
中村 あかり, 山田 健一, L. Chen, 渡辺 拓
Journal of Machine Learning Research, Vol.27, No.4, pp.312-341 (2025)
差分プライバシーと連合学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案。医療・金融データを対象に、プライバシー損失を最小化しつつ予測精度を92%以上維持することを実証。
連合学習 プライバシー 引用数: 89
04
グラフニューラルネットワークを用いた動的ネットワークトポロジーの予測と最適化
田中 美咲, 伊藤 さくら, M. Tanaka, 山田 健一
IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol.34, No.1, pp.88-104 (2025)
時系列グラフデータに対応したGNNアーキテクチャを開発し、動的ネットワーク環境での障害予測と自動復旧経路最適化を実現。予測精度94.7%を達成。
グラフ学習 ネットワーク 引用数: 62
05
ブロックチェーン技術を活用した分散型アイデンティティ管理システムの設計と実装
鈴木 雄大, 渡辺 拓, J. Park, 田中 美咲
Computers & Security, Vol.142, pp.103-118 (2025)
ゼロ知識証明とブロックチェーンを組み合わせたSelf-Sovereign Identityシステムを提案。本人確認コストを従来比80%削減しながら高セキュリティを維持。
ブロックチェーン ZKP 引用数: 78
06
大規模言語モデルの推論効率化：スパース活性化と知識蒸留の統合アプローチ
中村 あかり, 山田 健一, R. Suzuki, Y. Wang
Nature Machine Intelligence, Vol.8, pp.201-215 (2025)
スパース活性化機構と多段階知識蒸留を組み合わせることで、GPT-4規模のモデルを10分の1のパラメータ数で95%の性能を維持する軽量化手法を提案。
LLM モデル圧縮 引用数: 112
カテゴリー 02

国際会議発表

国際学会・シンポジウムでの研究発表論文の一覧です。

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国際会議発表 — 4件

01
EdgeAI-Orbit: A Framework for Distributed AI Inference at the Network Edge
伊藤 さくら, 田中 美咲, 中村 あかり
NeurIPS 2025 Workshop on Efficient Natural Language and Speech Processing, Vancouver, Canada (2025)
エッジデバイス向け分散AI推論フレームワーク「EdgeAI-Orbit」の設計と実装。ネットワークエッジでの低遅延・高精度な推論を実現する新たなオーケストレーション手法を提案。
エッジAI NeurIPS
02
量子鍵配送プロトコルの都市規模ネットワークへの実装実験
鈴木 雄大, A. Petrov, 山田 健一
IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) 2025, Montreal, Canada (2025)
東京都内の光ファイバーネットワークを用いたQKD実証実験の結果を報告。都市スケールでの量子通信の実現可能性と課題を詳述した。
量子通信 IEEE QCE
03
Adaptive Network Slicing with Deep Reinforcement Learning for 6G Infrastructure
田中 美咲, 渡辺 拓, L. Zhao, 伊藤 さくら
ACM SIGCOMM 2025, Sydney, Australia (2025)
6Gネットワークスライシングにおける動的リソース割り当てを深層強化学習で最適化。ネットワーク使用効率を42%向上させ、SLO違反率を0.01%未満に削減。
6G SIGCOMM
04
プライバシー保護型スマートシティデータプラットフォームの設計原則
中村 あかり, 山田 健一, 鈴木 雄大, E. Martinez
IEEE International Conference on Smart City and Informatization (iSCI) 2025, Osaka, Japan (2025)
都市規模のIoTデータを収集・分析するためのプライバシー保護プラットフォームのアーキテクチャを提案。差分プライバシーを組み込んだデータパイプラインの設計原則を詳述。
スマートシティ IoT
カテゴリー 03

テクニカルレポート

Node Orbit Lab内部で作成・公開しているテクニカルレポートです。

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テクニカルレポート — 3件

TR-01
NOL Gen-5 Platform アーキテクチャ設計書 v2.3
伊藤 さくら, 田中 美咲, NOL Platform Engineering Team
Node Orbit Lab Technical Report NOL-TR-2026-001 (2026年1月)
第5世代分散型AIプラットフォームのシステムアーキテクチャ、コンポーネント設計、スケーリング戦略、セキュリティモデルを詳細に記述したリファレンスドキュメント。
アーキテクチャ プラットフォーム
TR-02
2025年度サイバーセキュリティ脅威動向分析レポート
鈴木 雄大, NOL Security Research Team
Node Orbit Lab Technical Report NOL-TR-2025-012 (2025年12月)
2025年に観測されたサイバー攻撃トレンド・新型脅威ベクターの分析、量子コンピュータ脅威の実用化タイムラインと対策ロードマップを提供。
セキュリティ 脅威分析
TR-03
分散AIシステムにおけるベンチマーク標準化フレームワーク
中村 あかり, 山田 健一, NOL Research Team
Node Orbit Lab Technical Report NOL-TR-2025-008 (2025年9月)
異なる分散AI実装を公平・一貫して評価するためのベンチマークスイートとメトリクス標準化フレームワークを提案。業界標準策定への貢献を目的として公開。
ベンチマーク 標準化
研究領域

主要研究分野

Node Orbit Labが研究・出版活動を行っている主要な研究分野をご紹介します。

人工知能・機械学習 分散システム 量子通信・量子暗号 ネットワークセキュリティ 連合学習 グラフニューラルネットワーク エッジコンピューティング プライバシー保護技術 ブロックチェーン 6G・次世代通信 スマートシティ 大規模言語モデル 自律型システム サイバーセキュリティ データエンジニアリング クラウドコンピューティング
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