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．

近年、インターネットトラフィックの増大に伴い、より大容量で低遅延な光通信技術が求められています。空孔コア光ファイバは、コア部分をガラスではなく空気とし、この中空の領域に光を閉じ込めて伝送することで、従来の光ファイバよりも低損失・低遅延な通信が期待される次世代の光ファイバです。丸田研究室では、この空孔コア光ファイバを対象に、光が閉じ込められる仕組みや損失特性を理論的に解析する研究を行っています。

私たちの社会を支える光ファイバ通信ネットワークは、機器の故障や経年劣化、あるいは災害による損傷など、常に目に見えないリスクにさらされています。自動運転や遠隔医療が導入される6Gでは、わずかな通信異常が重大な事故に直結しかねません。そこで、情報通信を行いながら、光ファイバ通信ネットワーク中の異常箇所や異常の種類を特定する技術が求められています。

私たちは、ソリトンと呼ばれる特殊な光パルスを利用し、受信した光波形に対して逆散乱変換と呼ばれる手法を用いて解析することで、どこで（位置）どのような（種類）異常が起きているかを識別する研究を行っています。

みなさんが普段使っているスマートフォン等の無線通信の裏側でも、実は光ファイバ通信の技術が使われています。今後、無線通信のさらなる高速化・大容量化に向けて、より周波数の高いミリ波やテラヘルツ波といった高周波帯の活用が期待されています。しかし、この周波数領域の電磁波は電波と光の両方の特性を併せ持ち、従来の技術では扱いが難しい点があります。また、周波数が高い電波は直進性が強く、伝送可能距離が短いうえに障害物で遮られやすいという課題を抱えています。これらの課題を解決するため、光と電気を融合させる「光電融合技術」の確立が求められています。丸田研究室においても、高度な信号処理のアプローチからこの光電融合技術を開拓し、未来の超高速・大容量通信の基盤確立を目指した最先端の研究を行っています。