情報システム学科の騫申（Shen Qian）准教授が国際会議ISCAIT 2026にてBest Poster Awardを受賞しました

2026年1月に開催された The International Symposium on Computer Applications and Information Technology（ISCAIT 2026）において、情報システム学科の騫申（Shen Qian）准教授の発表「GNN-Assisted Federated Deep Reinforcement Learning for Physical-Layer Security in RIS-Enabled Untrusted Relay Networks」（IEEE Xplore収録）がBest Poster Awardを受賞しました。
 
本研究では、RIS（Reconfigurable Intelligent Surface：再構成可能なインテリジェント表面）を備えた非信頼中継ネットワークをグラフとして表現し、GNN（Graph Neural Network：グラフニューラルネットワーク）により得た埋め込み表現を入力として、深層強化学習により中継選択、送信電力配分、RIS位相を同時に最適化します。さらに、連合学習を用いることで、チャンネル情報を集中収集することなく学習を進められ、プライバシー保護と実装性の両立に貢献しました。