お問い合わせはこちらから

国立大学法人東京農工大学
研究推進部 研究支援課

TEL 042-367-5944
FAX 042-367-5898

本事業は文部科学省科学技術人材育成費補助金の「テニュアトラック普及・定着事業」の補助を受けて実施しています。

メールでのお問い合わせはこちら

トップページ > テニュアトラック教員の紹介 > 早川 諒

テニュアトラック教員の紹介

早川 諒 (Hayakawa Ryo)

研究院 工学研究院
部門 先端情報科学部門
研究分野 信号処理
キーワード 数理最適化、画像処理、無線信号処理
URL https://web.tuat.ac.jp/~hayakawa-lab/
職歴

・2017年04月〜2020年03月：日本学術振興会 特別研究員（DC1）
・2020年04月〜2023年09月：大阪大学大学院基礎工学研究科 助教
・2023年10月〜現在 ：東京農工大学大学院工学研究院 准教授
学歴

・2015年03月：京都大学工学部 卒業
・2017年03月：京都大学大学院情報学研究科 修士課程修了
・2020年03月：京都大学大学院情報学研究科 博士後期課程修了
受賞歴

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
・2020年02月：第16回 IEEE関西支部 学生研究奨励賞
・2019年11月：APSIPA ASC 2019 Best Special Session Paper Nomination Award
・2018年12月：電子情報通信学会 高信頼制御通信研究会 ベストポスター賞
・2018年03月：電気通信普及財団 第33回テレコムシステム技術学生賞
・2017年11月：電子情報通信学会 信号処理研究会 2017年度信号処理若手奨励賞
・2017年02月：京都大学第11回ICTイノベーション 優秀研究賞
・2017年01月：電子情報通信学会 信号処理研究会 2016年度信号処理研究会賞
主な論文・解説

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
・R. Hayakawa, “Asymptotic performance prediction for ADMM-based compressed sensing,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 5194-5207, 2022.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, “Asymptotic performance of discrete-valued vector reconstruction via box-constrained optimization with sum of L1 regularizers,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 68, pp. 4320-4335, Aug. 2020.
・S. Takabe, M. Imanishi, T. Wadayama, R. Hayakawa, and K. Hayashi, “Trainable projected gradient detector for massive overloaded MIMO channels: Data-driven tuning approach,” IEEE Access, vol. 7, pp. 93326-93338, Jul. 2019.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, “Performance analysis of discrete-valued vector reconstruction based on box-constrained sum of L1 regularizers,” in Proceedings of the 44th IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2019), Brighton, UK, May 2019.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, “Reconstruction of complex discrete-valued vector via convex optimization with sparse regularizers,” IEEE Access, vol. 6, pp. 66499-66512, Dec. 2018.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, “Discreteness-aware approximate message passing for discrete-valued vector reconstruction,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 66, no. 24, pp. 6443-6457, Dec. 2018.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, "Discreteness-aware decoding for overloaded non-orthogonal STBCs via convex optimization," IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 10, pp. 2080-2083, Oct. 2018.
・R. Hayakawa, A. Nakai, and K. Hayashi, “Distributed approximate message passing with summation propagation,” in Proceedings of the 43rd IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2018), Calgary, Canada, Apr. 2018.
・R. Hayakawa and K. Hayashi, “Convex optimization-based signal detection for massive overloaded MIMO systems,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 11, pp. 7080-7091, Nov. 2017.

研究紹介

信号処理は、音・画像・電波などの信号を加工して情報の変換・抽出・解釈などを行うための技術であり、スマートフォンやインターネットが当たり前のように使われている現代社会に欠かせないものとなっています。応用分野で現れる信号はそれぞれ固有の構造をもっていることが多いため、適切な信号処理を行うためには処理の対象となる信号の性質をうまく活用する必要があります。

我々は、そのような信号処理の数理と応用に関する研究を行っています。画像処理や無線信号処理を主な応用対象として、スパース信号（ほとんどの値が0となる信号）・離散値信号（±1などの限られた値しかとらない信号）・画像などを観測データから復元するための手法を開発しています。また、手法の開発だけでなく、信号の性質の活用による性能改善の理論的な評価にも興味をもっており、信号復元手法の精度や完全復元条件に関する理論解析も行っています。数理的な道具としては、主に数理最適化や確率推論と呼ばれる技術を利用しており、最近では最適化と機械学習技術を相補的に融合させるアプローチに関する研究も行っています。解釈性や安定性をもつ優れた信号処理アルゴリズムを、処理対象の信号に合わせて容易に設計するための基盤となる技術の構築を目指しています。

詳しくはこちらから

本学のテニュアトラック事業について

若いうちからでも独立して研究室を主宰する機会を得られる素晴らしい制度だと思います。スタートアップ資金を頂けて研究室の什器などを整備できるのも非常に助かっています。授業や運営の負担についても配慮していただけるため、研究に集中するための環境が整っていると感じます。

今後の抱負

自身の研究を進めるだけでなく、研究室として社会に貢献できるような人材を育成できるように教育・研究に励んでいく所存です。研究の幅を広げるため、学内外の方々とのコラボレーションにも積極的に取り組んでいきたいと思います。