2025年7月10日に、2024年度修了生の富森君が情報処理学会の2025年度コンピュータサイエンス領域奨励賞を受賞しました。

コンピュータサイエンス領域奨励賞は、コンピュータサイエンス領域に所属する研究会および研究会主催シンポジウムにおける研究発表のうちから特に優秀な研究発表を行った若手会員に贈呈されます。

授賞理由は以下の通りです。

本論文は，Split Learning（SL）とFederated Learning（FL）の利点を組み合わせたSplitFed Learning（SFL）に着目し，実世界で頻繁に直面するNon-IID状況におけるDeep Learning（DL）のモデル精度の低下に対処するための新たなアプローチを提案・検証している．FLにおけるNon-IID問題の対処に使用される対照学習や知識蒸留をSFLに適用し，Non-IID状況下でも高いモデル精度を維持可能であることを実証した点に新規性がある．特に，モデル対照学習を適用したケースで精度向上が顕著であり，SFLの実世界に対する有用性を高めるとともに，IoT環境のような大規模かつリソース制約のある環境での実装可能性を拡大する有望な手法としての可能性を示した．以上より，本論文をCS領域奨励賞にふさわしい論文として推薦する．

論文タイトルは以下の通りです。
“Exploring Approaches to Improve Accuracy in SplitFed Learning on Non-IID Data”