大学院情報科学研究科博士前期課程2年の島野凌さん(筆頭著者、分散情報処理研究室所属)が2026年10月11日(日)～10月15日(木)に中国上海のthe Shanghai International Convention Center (SICC)で開催された国際会議 The ACM international joint conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp) / The ACM International Symposium on Wearable Computing (ISWC) で研究成果を発表しました。
UbiComp/ISWC 2026はユビキタスコンピューティングおよびウェアラブルコンピューティング分野における国際的なトップカンファレンスの一つです。
本研究(AFAD: Adaptive Federated Architecture Distribution for Dual Heterogeneity in Federated Learning)では、個人情報などのデータを端末の外部に送ることなく、複数の端末が協力してAIを学習させる「連合学習」に着目し、端末ごとの計算能力やAIモデルの構造の違いに対応できる新たな学習手法を提案しました。提案手法では、異なる性能や構造を持つ端末間で学習結果を効率的に共有できる仕組みを導入し、従来は困難だった多様な端末・モデルによる協調学習を可能にしました。
本研究の論文は ACM Digital Library で公開される予定です。
