フェニカ大学の国際舞台における科学的足跡

ネットワーク環境の課題解決に貢献

フェニカ大学の若き研究者、グエン・スアン・トゥン博士が、このほど傑出した研究者リストに名を連ねました。彼の最新論文は、情報通信技術分野における世界有数のジャーナルであるIEEE Communications Surveys & Tutorialsに掲載され、インパクトファクターは46.7です。

Nguyen Xuan Tung博士の研究テーマは「次世代IoTのためのグラフニューラルネットワーク：最近の進歩と未解決の課題」です。この研究は、特に次世代ネットワーク環境におけるモノのインターネット（IoT）の管理と最適化における複雑な課題の解決を目指しています。

フェニカ大学の国際舞台における科学的評価 -0 — Nguyen Xuan Tung 博士は現在、学際デジタルテクノロジー学部に勤務しています。

本論文では、無線ネットワークの自然な構造を反映したグラフ状の入力データを持つ問題へのGNNの適用方法を包括的に体系化しています。これにより、GNNは、多くの場合フラットなデータに基づいており、システム内のコンポーネント間の関係性を十分に活用することが難しい従来の最適化手法に対して明確な優位性を示しています。

本研究では、GNNの応用分析を、Massive MIMO、再構成可能スマートサーフェス（RIS）、テラヘルツ（THz）通信、モバイルエッジコンピューティング（MEC）、超低遅延高信頼通信（URLLC）といった主要技術にも拡張しています。特に、本論文では敵対的攻撃のリスクを指摘し、次世代IoTシステムを保護するための防御メカニズムを提案しています。

このプロジェクトは現状に留まらず、統合センサー通信（ISAC）、衛星・空・地・海統合ネットワーク（SAGSIN）、量子コンピューティングといった将来の技術とGNNを統合する方向性も示しています。これらは新しい分野ですが、スマートで効率的、安全で持続可能なIoTエコシステムの構築において大きな飛躍をもたらすことが期待されます。

この成功は、フェニカ大学の情報技術分野を代表する若手研究者、グエン・スアン・トゥン博士の卓越した研究能力を実証しています。トゥン博士のような若手研究者たちは、知識獲得への努力と熱意によって、フェニカ大学の研究ブランドを確立し、ベトナムの知識を広く世界に広め、世界の科学の流れに統合することに貢献しています。

世界トップクラスの研究グループと同等の競争力

フェニカ大学の科学研究活動における新たな重要なマイルストーンが、情報技術学部で認められました。ファム・ヴァン・カン准教授とその同僚の研究成果が、人工知能（AI）と機械学習（ML）分野における世界有数の権威ある国際会議であるNeurIPS 2025での発表が採択されました。

NeurIPS（神経情報処理システムに関する会議）は1987年に設立され、CORE基準でA*にランクされています。MIT、カーネギーメロン大学、オックスフォード大学といった世界トップクラスの大学や、大手テクノロジー企業が定期的に参加しています。H指数371（Google Scholarによる）を誇るNeurIPSは、「AIと機械学習のオスカー」と称され、過去10年間におけるAI/MLの根本的なブレークスルーのほとんどがここで紹介されています。

2025年、NeurIPSには世界中のAI研究グループから21,500件を超える論文が寄せられましたが、採択されたのは全体の約24.5%にとどまり、熾烈な競争と選ばれた各論文の独自の価値が反映されています。

NeurIPS 2025において、ファム・ヴァン・カン准教授率いる研究チームは、「Hephaestus：大規模QoS劣化に対するエネルギーガイダンスを備えた混合生成モデリング」という研究成果を発表しました。「Hephaestus」は、近似アルゴリズム、生成AI、強化学習、エネルギーモデルを柔軟に組み合わせることで、ネットワーク科学における重要な問題であるサービス品質劣化（QoSD）を解決するための新しい人工知能モデルです。これは、大規模ネットワークシステム管理における大きな課題であり、デジタルサービスの効率性と信頼性に直接関連しています。

この研究は、実験上の優れた利点を示すだけでなく、深い理論的価値も持ち、複雑な組合せ最適化問題へのAI応用に関する新たな研究方向を切り開きました。この成果は、フェニカ大学の国際的な研究地位を確固たるものにすると同時に、世界をリードする研究グループと肩を並べる競争力を証明しています。

ファム・ヴァン・カン准教授は現在、フェニカ大学情報工学部の講師であり、ORLab（オペレーションズ・リサーチ・ラボ）研究グループの責任者を務めています。カン准教授は、AI、機械学習、最適化の分野における優れた若手研究者の一人として知られています。「理論と応用を結びつける」という理念に基づき、カン准教授とORLab研究グループは、先駆的な学術課題に取り組むだけでなく、ネットワークシステム管理、大規模データ、産業や生活における最適化に至るまで、実践的な問題の解決にも注力しています。科学への情熱、国際的な経験、そして献身的な姿勢が相まって、カン准教授はORLabを活気に満ちた若手研究グループへと成長させ、学術界で継続的に存在感を示してきました。

カン准教授の同僚は、大規模システム最適化における強力な研究グループであるORLab研究グループのメンバーです。ORLabは、AI、最適化、大規模システム研究に重点を置くことで独自のアイデンティティを築いてきました。これらの論文は、ORLabが学術的な質の高さと理論における先駆性だけでなく、実践的な問題の解決を目指し、新たな時代における社会と技術の発展に貢献することを目指していることを示しています。

出典: https://cand.com.vn/giao-duc/dau-an-khoa-hoc-cua-dai-hoc-phenikaa-tren-truong-quoc-te-i790453/