自己修復・自己最適化・自己防御する「しなやかなソフトウェア」の実現を目指して
ソフトウェアシステムはますます物理世界・社会インフラと密接に関わるようになりました． 物理世界の様々な変化に対して自己修復・自己最適化・自己防御することでしなやかに耐える自律ソフトウェアがまさに求められています． 我々の研究室では，クラウドネイティブシステム，ロボット，連合学習，ヒューマンインタフェースなど様々なドメインを対象に，「しなやかなソフトウェア」を安全かつ高品質に実現するための技術を研究しています．
研究テーマ
鄭研究室では，実行時の変化に対して柔軟に進化・適応可能な自律ソフトウェアシステムを実現するための研究を行っています．自己適応技術・形式的合成手法・生成AI・人間-自律システムインタラクションの4領域を中心に，理論から応用まで幅広く取り組んでいます．
自己適応ソフトウェア
ソフトウェアシステムはシステム外部の要素（ユーザ，外部サービス，物理環境等）と密につながって動作しますが，それら外部の要素（環境）は絶えず変化し，その変化をソフトウェア開発時にすべて予測することは本質的にできません． 自己適応ソフトウェアは，(1)利用環境の変化を検知し，(2)どのような変更が必要かを決定し，(3)自分自身を変更する機能を予めソフトウェア自身に組み込むことによって，実行時の変化に耐えるよう自動で動作します． MAPE-Kループに基づく実行時モデリング技術を核として，連合学習セキュリティへの自己適応防御やユーザ嗜好適応なども研究しています． →詳細はこちら
離散制御器合成
ラベル付き遷移システム（LTS）で表された環境モデルと安全性・活性条件から，数学的な正確性が保証されたコントローラを自動生成する技術です． 探索アルゴリズムの効率化（On-the-fly合成，差分合成，LTS最小化など）や，強化学習・LLMを組み合わせたAI誘導合成など，アルゴリズム研究から応用まで幅広く取り組んでいます． →詳細はこちら
LLM・生成AIとソフトウェア工学
大規模言語モデル（LLM）・生成AIをソフトウェア工学に統合する研究を行っています．自己適応システムへの生成AI応用（ACM TAAS 2024），LLM誘導型離散制御器合成，LLMを活用した進化計算・AutoMLの効率化，LLMによるセキュリティ応用など，ソフトウェア工学とAIの相乗効果を追求しています． →詳細はこちら
人間-自律システムインタラクション
自動運転車・ドローン・ロボットなどの自律システムと人間の共存・協働に関する研究です．eHMI（外部ヒューマン-マシンインタフェース）の設計・評価，半自動運転における引継ぎ要求（TOR）の提示方法，ロボットとの協働コミュニケーション設計など，知覚・信頼・インタラクションの観点から自律システムの人間適合性を研究しています． →詳細はこちら
国際交流
本研究室では，関連研究トピックに関して世界トップクラスの海外研究グループと10年以上継続した連携を行っております．互いの研究室の教員/学生交流や，合同国際ワークショップ開催などを継続的に行っています． →詳細はこちら
学生インタビュー
鄭研究室の学生へのインタビューです。(早稲田大学時代の情報です)。これからの入学、配属を考えている学生はぜひ参考にしてください。 →詳細はこちら