• 研究紹介
• 研究業績
• メンバー

　当研究室は無線通信と量子計算の研究を進めています。高速移動体通信と量子計算の通信応用分野で一定の実績があり、新しいアイディアの提案とその解析により積極的な論文発表を目指しています。

　近年の主要研究テーマ：高速移動体通信, 耐量子物理層セキュリティ, 無線通信の量子加速.

配属・進学希望の方へ

　当研究室に進学を希望する場合は募集要項に記載があるように学内外を問わず必ず事前に連絡をお願いします。 基本的には「無線通信技術」を強みとしている研究室ですが、石川は通信工学と情報工学の両方にバックグラウンドを持つため、比較的柔軟なテーマ設定が可能です。一緒にYNU WIRELESS、横国の無線分野を盛り上げませんか？

研究室配属・進学Q&A

• 2024/11/03 雪吉氏（M2）が開発している量子プログラミングコンテストQcoderの第3回コンテストが11月3日（日）17:00から開催されます。 (Qcoder)
• 2024/10/28 雪吉氏（M2）が第13回量子ソフトウェア研究会（六本木ヒルズ）で量子プログラミングコンテストに関して口頭発表します。
• 雪吉 稀允, 高田 隼矢, 山田 怜央, 芭瀬田 保, 加藤 拓己, 御手洗 光祐, 藤井 啓祐, 石川 直樹, “量子プログラミングコンテスト QCoder,” 第13回量子ソフトウェア研究会, 六本木ヒルズ, 2024年10月28日.
• 2024/10/27 ドイツ・Constructor大学との共同研究についてRou氏が58th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers（カリフォルニア）で口頭発表します。
• Hyeon Seok Rou, Kein Yukiyoshi, Taku Mikuriya, Giuseppe Thadeu Freitas de Abreu, and Naoki Ishikawa, “AFDM chirp-permutation-index modulation with quantum-accelerated codebook design,” Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, California, US, October 2024.
• 2024/10/17 御厨氏（M1）の筆頭プレプリントをarXivにて公開しました。
• Taku Mikuriya, Kein Yukiyoshi, Shintaro Fujiwara, Giuseppe Thadeu Freitas de Abreu, and Naoki Ishikawa, “Quantum speedup for the quadratic assignment problem,” arXiv:2410.12181 [quant-ph].
• 2024/10/16 藤原氏（M1）の筆頭プレプリントをarXivにて公開しました。
• Shintaro Fujiwara and Naoki Ishikawa, “Grover adaptive search with spin variables,” arXiv:2410.11633 [quant-ph].
• 2024/10/10 雪吉氏（M2）の筆頭論文がQuantum Information Processingに採録されました。
• Kein Yukiyoshi and Naoki Ishikawa, “Quantum search algorithm for binary constant weight codes,” Quantum Information Processing, in press. (arXiv)
• 2024/10/10 雪吉氏（M2）がIEEE 100th Vehicular Technology Conference（ワシントンDC）で最尤検出の量子加速に関して口頭発表しました。また、同発表に対してIEEE VTS Tokyo/Japan Chapter 2024 Young Researcher's Encouragement Awardが授与されました。 (Program p. 45 / IEEE VTS Tokyo/Japan Chapter / YNU)
• Kein Yukiyoshi, Taku Mikuriya, Hyeon Seok Rou, Giuseppe Abreu, Naoki Ishikawa, “Grover adaptive search for maximum likelihood detection of generalized spatial modulation,” IEEE Vehicular Technology Conference (VTC2024-Fall), Washington DC, US, October 2024.
• 2024/10/08 馬場氏（M1）がIEEE 100th Vehicular Technology Conference（ワシントンDC）でグラスマン信号点のDNN検出に関して口頭発表しました。また、同発表に対してIEEE VTS Tokyo/Japan Chapter 2024 Young Researcher's Encouragement Awardが授与されました。 (Program p. 37 / IEEE VTS Tokyo/Japan Chapter / YNU)
• Ryusei Baba, Hiroki Iimori, Chandan Pradhan, Szabolcs Malomsoky, and Naoki Ishikawa, “Deep neural network based reduced-complexity detector for Grassmann constellation,” IEEE Vehicular Technology Conference (VTC2024-Fall), Washington DC, US, October 2024.

　半導体の微細化限界が迫っています。通信路容量には物理的限界があることを踏まえると、通信技術が社会の需要に応えられなくなる日がいつか来るかもしれません。石川研では、量子加速が理論的には証明されているグローバー適応探索に注目し、一部の無線信号処理や無線最適化問題を量子加速できないか試行錯誤しています。無線の研究室なのに量子計算の研究というのは飛躍しすぎではないか？と思われたかもしれません。実は、無線信号処理と量子回路は数学的に酷似する構造があり、学問の奥深さを実感できるのがこの研究の面白いところです。YouTube動画 関連資料

　Wi-Fiネットワークでは周囲に飛び交っているディジタル情報を第三者が容易に観測できます。もちろん、上位レイヤで高度に暗号化されているため信用して通信できますが、この安全性が未来永劫にわたって保証されているわけではありません。まだ実機では小さい整数に限られていますが、量子アルゴリズムを用いると多項式時間で因数分解でき、素因数分解の困難性に頼っているRSA暗号の安全性を脅かしています。社会の安心・安全を支えるため、無線通信路から抽出した真性乱数を活用し、物理層においてもセキュリティを高める技術について研究しています。

　バス、電車、新幹線や、飛行機、ドローンなどで無線端末が速く動くと、電波伝搬環境の急速な変化やドップラー効果が通信品質に悪影響を及ぼします。これらの課題を緩和するため、石川研では「非正方差動符号化」という独自技術について研究しています。5Gにも採用されたミリ波通信の性能改善が期待されている一方で、エラー伝搬などの課題を抱えており、なかなか一筋縄では行かないのがこの研究の面白いところです。

　一般に通信方式の演算量と性能はトレードオフの関係にあります。二兎を追う者は一兎をも得ず。しかし、二兎を追って二兎を得ることは本当に不可能なのでしょうか？無線通信分野では、演算量を減らせるにも関わらず性能を改善可能な（場合がある）新方式が国際的に大きな注目を集めています。石川研では数理最適化や機械学習の分野で培われた技術を活用し、一定制約下での達成性能限界を解明、二兎を得ようと試行錯誤しています。

　Clarivate Analyticsの調査によると「世界で最も引用された平成時代の日本の論文」上位20編にソフトウェアおよびデータベースに関する論文が7編ランクインしています。石川研では論文中の結果を再現するために必要なソースコードやデータベースを可能な限り公開しオープンイノベーションを推進します。石川研の公式GitHubアカウントはこちら。

日本のIEEE論文まとめサイト

　日本発のIEEEジャーナル・マガジン論文をリストとして公開しています。1954年から現在に至るまでの論文が収録されているため、日本国内で実施されてきた研究の変遷や、分野ごとの研究者人口の偏り、各分野で世界的に著名な国内在住研究者、日本の研究プレゼンス等を把握するのに役立ちます。オープンデータのDBLPを用いて全自動で集計していますが、公開前に人の目で最終確認を行っているため、更新頻度は1年に1回程度です。

WiPhy

　無線通信分野で注目を集めている様々な最新技術を再現・検証できるPythonパッケージです。GNU Radio等とは異なり、多くの処理がテンソル演算として記述されているため、実行速度の点で不利なPythonでも高速な動作を実現しています。MIMO/OFDMに関連する代表的手法の実装例を多く収録しています。

IMToolkit

　インデックス変調に特化したPythonパッケージです。同方式ではMある要素からK個を選ぶパターンによって性能が大きく変わりますが、その最適解を560MB分収録しています。現時点でMが20以下の場合は100%、Mが32以下の場合は75.5%のパラメータに対応しています。