Rochester Institute of Technology (RIT)

電気およびコンピュータ工学の博士号

他の入学希望者や入学カウンセラーと交流したり、大学院プログラムのディレクターと会ったり、応募者がどのように審査され評価されるかについての洞察を得たりできる、バーチャル イベントやキャンパス内イベントからお選びください。

1947年のノーベル文学賞受賞者であるアンドレ・ジッドはかつて、「海岸を見失う勇気がなければ、人は新しい海を発見できない」と述べました。これは詩的ですが、それでも発見の過程についての真の考えです。それでも、エンジニアの実用的な考え方で、発見プロセスを成功させるには、勇気だけでなく知識も必要です（結局のところ、船員は海岸の視界を超えて冒険するためのナビゲーションを知る必要があります！）博士号取得のためのカリキュラム電気工学およびコンピュータ工学の分野では、学際的および学際的なコース、研究指導、およびセミナーを提供することにより、成功する独立した研究者を育成するための知識とスキルを提供します。

コアコース：コアコースは、選択科目の基礎的な準備、研究のためのコアコンピタンススキルの開発、電気およびコンピューターエンジニアリングの研究環境の紹介、資格取得の準備を支援するため、通常、プログラムの最初の2学期に完了します。試験。

専門分野集中選択科目: 専門分野集中選択科目は、電気工学およびコンピュータ工学における学生の研究分野に関する厳格な教育を提供します。学生は、論文および研究指導教員と相談して、電気およびマイクロエレクトロニクス工学科またはコンピュータ工学科が提供するコースから選択科目を選択できます。

重点分野選択科目: 重点分野選択科目は、学生が学際的な学習に取り組むためのカリキュラムの柔軟性を提供します。学生は、論文および研究アドバイザーと相談して、ケイト グリーソン工学部のいずれかの学部が提供する大学院コースを受講できます。さらに、プログラム ディレクターの承認があれば、学生は RIT のいずれかの学部が提供する大学院コースを選択できます。

適性試験: 学生は 1 年目の学習の終わりに適性試験を完了します。この試験では、博士レベルの研究を実施する上での学生の適性、可能性、能力を評価します。

論文提案と候補試験: 学生は、資格試験の 6 か月後から少なくとも論文審査試験の 12 か月前までに、論文委員会に論文提案を提出する必要があります。提案により、学生は研究計画を詳しく説明し、論文委員会から研究の方向性とアプローチに関するフィードバックを得る機会が得られます。

研究レビュー会議: 研究レビュー会議では、博士論文の審査前に、博士論文の研究の進捗状況と予想される結果について学生に包括的なフィードバックを提供します。研究レビュー会議は、博士論文の提案と候補者試験の終了後から博士論文審査まで、少なくとも 6 か月ごとに開催する必要があります。

論文発表と審査: 各博士課程の候補者は、電気工学およびコンピュータ工学の分野で博士課程の研究から得られた候補者の研究成果と新しい貢献を説明する、独創的で技術的に厳密でよく書かれた論文を準備します。各博士課程の候補者は、論文委員会に対して、論文と付随する研究を発表し、審査します。

研究

世界クラスの影響力のある研究の進歩は、博士号の精神です。電気工学およびコンピュータ工学。私たちの教職員と学生は、次の4つの分野のいずれかで研究を行うことにより、情報化時代の社会に変革の次の波をもたらすために日々取り組んでいます。

• コンピューティングのためのアーキテクチャとデバイス
• 通信、ネットワーキング、およびセキュリティ
• 機械学習と人工知能
• サイバーフィジカルおよび組み込みシステム

コンピューティングのためのアーキテクチャとデバイス

私たちの情報化時代は、情報を処理および保存するデバイスを基盤として構築されています。私たちの教職員と学生は、情報化時代に次の技術的進歩をもたらすコンピュータアーキテクチャとコンピューティングデバイスの研究を行っています。この分野の研究プロジェクトには、エネルギー効率の高いデバイスアーキテクチャ、光電子デバイス、再構成可能なハードウェア、ネットワークオンチップ、ヘテロジニアスコンピューティング、後期およびポストシリコンテクノロジー向けの将来のコンピューティングデバイス、量子の新たな革新的なコンピューティングパラダイムに基づくコンピューティングデバイスが含まれます。コンピューティングとニューロモーフィックコンピューティング。さらに、この分野の研究には、エッジコンピューティングの場合と同様に、コンピューティングアーキテクチャとネットワーキングアーキテクチャを融合させる新たなパラダイムが含まれています。

通信、ネットワーキング、およびセキュリティ

デジタル世界の通貨「ビット」が、情報理論という分野を生み出したクロード・シャノンの「通信理論」から生まれたのは偶然ではありません。情報化時代は、情報を安全に通信する能力にかかっています。RIT では、教員と学生が通信とネットワーク技術のさまざまな側面の研究に取り組んでいます。この分野の研究プロジェクトには、5G および B5G (5G 以降) 通信、ワイヤレス ネットワーク オン チップの電磁気学、マイクロストリップ アンテナと統合マイクロ波回路の理論モデルと測定、ウェアラブル、ワイヤレス ボディ エリア ネットワーク (WBAN)、コグニティブ無線とネットワーク、動的スペクトル共有、MIMO ワイヤレス通信、高度な光ファイバー ネットワークなど、さまざまな問題の研究が含まれます。

情報の交換は、通信リンク、ネットワーク、およびそれらが相互接続するコンピューティングシステムを保護する必要性につながります。そのため、私たちの教職員と学生は、ワイヤレス物理層セキュリティ（WPLS）、変調の難読化、暗号化エンジニアリング、コネクテッドカー（V2V）のセキュリティ、IoTセキュリティ、およびサイバー状況の予測に関する調査も行っています。

機械学習と人工知能

過去10年以内に、コンピュータアーキテクチャと計算能力の進歩により、問題を解決する方法を自分で学習できるコンピュータと、この機能を利用するアプリケーションの開発が大きく進歩しました。これらのテクノロジーは、まとめて機械学習または人工知能と呼ばれ、現代の困難な問題を解決するための新しい革新的なテクノロジーと新しいアプローチを生み出しています。私たちの教職員と学生は、次のような分野のプロジェクトで、この革新的な創造のプロセスに積極的に関わっています。

• ニューロモーフィックデバイスと回路、およびエネルギー効率の高いAIのための脳に触発されたアーキテクチャとアルゴリズム
• ビッグデータとマルチモーダルデータの深層学習とテンソル解析のためのテンソル法
• 機械学習のワイヤレス通信、ネットワーク管理、動的スペクトルアクセス、共有、センシングへの応用
• 敵対的な環境での信頼できる学習と信頼できるAIハードウェア
• ディープフェイク検出
• 自動運転車
• スマートウェアハウス
• コンピュータビジョン、オブジェクト認識、および追跡
• 人間とロボットの相互作用とコラボレーション
• マシンインテリジェンスとAIアプリケーションの深層学習アルゴリズム
• マルチエージェントおよび複雑なシステムのための生物学的に触発された学習モデル
• 量子化ニューラルネットワークによるオブジェクトの分類とローカリゼーション

サイバーフィジカルおよび組み込みシステム

電気およびコンピューターエンジニアリング技術の最も革新的なアプリケーションの1つは、物理システムに結合され、センサー、コンピューティング要素、および電気的に操作されるアクチュエーターとの閉ループを形成して、物理システムの操作を制御する場合です。これらのサイバーフィジカルシステムの例は、モノのインターネットの一部として至る所にあり、コンピューティング要素はコーヒーメーカーから車まで、日常のオブジェクトに埋め込まれています。この分野で行われている研究のいくつかは非常に小規模であり、微小電気機械システム（MEMS）が統合されたセンシング、制御、エネルギーハーベスティング、およびマルチセンサーネットワークについて調査されています。大規模な物理システムの規模では、完全なインフラストラクチャが含まれる場合があります。この分野では、教職員と学生がスマートウェアハウスとインダストリー4.0のテクノロジーを研究しています。

この研究分野における重要な要素は、エネルギー システムです。この分野で現在行われている研究には、電力システムの最適化、再生可能エネルギー (風力および太陽光) のグリッド統合、マイクログリッドおよび分散型エネルギー システムの運用最適化、製造システムのスケジュール設定などがあります。その他の研究プロジェクトでは、スマート グリッドとその他のインフラストラクチャ (たとえば、通信インフラストラクチャやコンピューティング インフラストラクチャ) 間の相互依存性を調査しています。