直角位相振幅変調（QAM）方式や直交周波数分割多重（OFDM）方式等の無線通信で用いられている技術が，最近では光ファイバ通信にも適用されています．これは，ディジタルコヒーレント光伝送と呼ばれる光波の複素包絡線の振幅情報と位相情報を抽出可能とする技術が確立されたことにより研究が加速しました．

丸田研究室においても，ディジタルコヒーレント光伝送技術を活用し，光ファイバ中で起きる非線形光学効果と呼ばれる現象を抑圧する研究や，光ファイバ伝搬ならではの新たな光変調方式の研究を行っています．

光変調方式の研究では，光ファイバ中の信号歪みの影響を受けない”固有値”に信号を乗せて変調を行います．この固有値変調光伝送技術は，国内では丸田研究室だけが研究していて，最先端を進んでいます．

光ファイバ伝送路中の光信号の振る舞いは微分方程式によってモデル化することができますが，雑音や非線形光学効果，光ファイバ損失の影響により実際の現象と理想的なモデルの間にギャップが生じます．より厳密なモデル化を行いそのギャップを埋めることはできますが，非常に複雑なモデルとなり送受信器における計算量が膨大となります．

丸田研究室では，機械学習によりそのギャップを埋める技術の研究を行っています．例えば，固有値通信にニューラルネットワークを組合せることにより，現実的な計算量でビット誤りを減らすといった研究に取り組んでいます．光ファイバ伝送理論×機械学習というアプローチを用いて，これまでにない革新的な技術の確立を目指しています．

通信ネットワークでは，複数のノードを光ファイバでつなぐことで，遠くの地までメールを送ったり，配信されている映像を受け取ったりすることができます．この拠点間に介在する複数のノードでは，光の信号を一度，電気の信号に戻して，信号の再生や経路の切り替えを行います．このとき，電気信号への変換により消費電力が大きくなったり，信号の伝送速度が制限されたりといった課題が存在します．

丸田研では，光の信号を電気の信号に変換することなく，光のまま伝送する方式の研究を行っています．光のまま伝送することで低消費電力かつ高速な通信ネットワークの実現に寄与します．

センサ部が光ファイバ及び光学部品で構成される光ファイバセンサと呼ばれるセンサの研究開発が盛んに行われています．光ファイバセンサを用いると，光ファイバに沿った連続的な分布情報(歪みや温度)をリアルタイムで測定することが可能になります．

光ファイバセンシングではシングルモードファイバと呼ばれる光ファイバが主流ですが，丸田研究室では，同心2重コア型光ファイバに着目し，コア毎に用途が異なるセンサの設計を行っています．

通信システムへの機械学習や深層学習の応用に関する研究も行っています．2023年には、本物の商用版5G基地局とその端末を改造して，画像伝送を行いました．深層学習によりデータ圧縮や誤り訂正を一括して行う情報源通信路深層結合符号化（Deep Joint Source-Channel Coding：DeepJSCC）という方式の研究を行っています．

光通信のための媒質は，光ファイバに限りません．空間伝搬ももちろん可能です．自由空間光通信(Free space Optics :FSO)と呼ばれ，バックアップ回線や電波不感地帯での利用が検討されています．

丸田研究室では，可視光通信（Visible light communication: VLC)の検討に力を入れています．最近では，受信機に汎用カメラを用いた光カメラ通信システムの研究開発を進めています．
災害による通信断発生時の早期復旧回線での利用を目的として，LEDを搭載したドローンと地上に配置したカメラで通信を行うシステムを検証しています．

ヒトの呼気（はき出す息）にレーザ光を当てると，光の散乱現象により呼気が浮かび上がります．新型コロナウイルス感染症における飛沫感染の様子を調べるために，エアロゾル粒子（空気中に漂う細かい粒）に見立てた水滴（誘電体球）によるレーザ光の散乱特性を解析し，可視化に適したレーザ光の波長ならびに観測条件の最適化について検討を行っています．一見，光通信に無関係に見えますが，光学および電磁気学的観点から考察ができ，今後の感染予防策に貢献できます．