Tsukada Lab. Computer Network Group
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協調型自動運転のためのFederated LearningとエッジAIの融合基盤の構築

[2023 – 2025]

自律走行車ネットワークにおける効率的・セキュアな学習と通信を実現するFederated Learning基盤の研究開発。

自動運転車やコネクテッドカー（CAV）が普及する中、さまざまな環境下での学習と知識共有が求められています。しかしながら、天候や路面状況の変動が学習モデルの性能に与える影響や、プライバシー保護・通信負荷の観点から、従来の中央集権的なAI学習手法には限界があります。本研究プロジェクトでは、分散型機械学習手法であるFederated Learning（FL）を応用し、MEC（Multi-access Edge Computing）と連携させた車両知能基盤の構築を目指しています。

代表的な研究では、MECノードをFLの学習集約拠点として用い、車両ごとの環境に応じた専用モデルのキャッシュと更新を行う新たなアーキテクチャを提案しました。このフレームワークは、従来の汎用モデルに比べて高精度かつ環境適応性の高い性能を実現し、シミュレーションによりその有効性が確認されています。また、通信量と遅延を抑える新たなクラスタリング・スケジューリング手法も導入されています。

安全性・信頼性の観点からは、Blockchain技術をFederated Learningに統合したセキュアなアーキテクチャ（SEBFL）を提案しました。この方式では、Homomorphic Encryptionを活用してデータの機密性を保ちつつ、車両間・インフラ間・クラウド間での通信を安全に行うことが可能になります。実験結果からは、攻撃下でも高い推論精度を維持できることが確認され、信頼性の高いデータ共有が可能であることが示されました。

さらに、Open RAN環境における車両通信にFederated Learningを適用した新たなフレームワークも提案されています。この研究では、通信・学習・セキュリティの3要素を統合的に扱い、将来のCAVインフラのあり方に示唆を与えています。塚田研究室では、今後もFLを核とした分散知能プラットフォームの研究を通じて、次世代ITS（Intelligent Transport Systems）や自動運転の安全・効率・柔軟性の向上に貢献していきます。

Publication

  • Federated Learning for Secure and Efficient Vehicular Communications in Open RAN
    Asad, Muhammad, Shaukat, Saima, Nakazato, Jin, Javanmardi, Ehsan, Tsukada, Manabu. Cluster Computing, vol. 28, no. 211, 2025, ISSN: 1386-7857 [Journal Article]BibTeX
  • Secure and Efficient Blockchain-based Federated Learning Approach For VANETs
    Asad, Muhammad, Shaukat, Saima, Javanmardi, Ehsan, Nakazato, Jin, Bao, Naren, Tsukada, Manabu. IEEE Internet of Things Journal, vol. 11, iss. 5, pp. 9047-9055, 2024, ISSN: 2327-4662 [Journal Article]BibTeX
  • Limitations and Future Aspects of Communication Costs in Federated Learning: A Survey
    Asad, Muhammad, Shaukat, Saima, Hu, Dou, Wang, Zekun, Javanmardi, Ehsan, Nakazato, Jin, Tsukada, Manabu. Sensors, vol. 23, no. 17, 2023, ISSN: 1424-8220 [Journal Article]BibTeX
  • Overcoming Environmental Challenges in CAVs Through MEC-Based Federated Learning
    Wang, Zekun, Nakazato, Jin, Asad, Muhammad, Javanmardi, Ehsan, Tsukada, Manabu. 14th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN2023), pp. 1-6, Paris, France, 2023 [Proceedings Article]BibTeX