脳の情報処理機構に学ぶネットワーク
～Brainmorphic information network～

シンプルな非線形素子の結合からなる脳は極めて柔軟で高度な情報処理を実現しています．その情報処理の仕組みに学ぶことにより，ロバストで低消費電力な情報通信技術の確立を目指しています．

情報ネットワークは超大規模で複雑なため，全体最適制御はもはや不可能になっています．そこで，個々のノードやネットワーク自身の自律的な制御によってネットワーク全体として所望の機能が達成される，自己組織的なネットワーク制御について研究しています．

生物の群行動の理解と制御

群れをなす生物の行動を適切に誘導することで農林水産業の生産性や環境対策の効率性が飛躍的に高まる余地が残されています．若宮研では，生物行動の数理的理解と制御工学に立脚して，群行動の制御のための次世代情報通信技術の確立を目指しています．

若宮研では，情報通信技術の側からもアプローチし，生命の仕組みが有効に働きそうな技術的課題を探求しています．例えば，5Gやその先の6Gにおいて，「多数のIoT機器の通信を通信をサポートするmMTC」や「自動車やドローン同士の高速移動体通信」といった新たなユースケースで生じる課題を先取りしています．