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基盤モデル

困難な実環境下で機能するタフなサイバーフィジカルAI

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概要

身体性をもって実世界で稼働するサイバーフィジカルAIの重要性が急速に高まっている。特に、SDGsや災害などの我が国や世界が有する重大な社会課題や産業課題の解決に資する科学技術に対するニーズが顕在化している。サイバーフィジカルAIが困難な環境下で機能するための高度化、すなわち、システムの頑健性、柔軟性、適応性、それに基づく広い適用性を意味するタフ・サイバーフィジカルAIに関する研究開発を行っている。

従来技術との比較

災害救助や保守点検等は,作業者に危険が伴うこと、及び、作業精度の点で限界があった。そのような領域にAIやロボット技術を適用することで,これまで実現できなかった安全かつ高精度かつ迅速な作業が可能となる。

特徴・独自性
  • 困難環境を探査するアームを有するクローラ機構や球殻ガードを有するドローン機構の研究開発
  • LiDARやカメラや慣性センサを融合した高精細なセマンティック地図構築技術の研究
  • 過酷環境で認識や位置推定や地図構築(SLAM)や動作生成を行う頑健な知能化ソフトの研究開発
  • 既存の移動体に後付けで機器を搭載して自動化を行うレトロフィット技術の研究開発
  • 人とイヌのコミュニケーションやイヌの能力を拡張するAI・ロボット技術の研究開発
実用化イメージ

建設業,製造業,物流,ペット産業をはじめ,あらゆる業界と連携できる可能性がある。また,産業イノベーションや防災・災害対応の政策を推進する官庁,実証機会を提供できる地方自治体との連携が可能。

研究者

タフ・サイバーフィジカルAI研究センター

大野 和則  

Kazunori Ohno

キャビテーション

液体ロケットエンジン・ターボポンプに発生するキャビテーションの諸問題

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特徴・独自性
  • 「キャビテーション現象」は、高速流体機械などの低圧部において液相が気相へと相転移する現象であり、その非定常性や壊食性が流体機械の振動・騒音、性能低下や損傷などの原因となることで知られている。
  • 国産液体ロケットであるH − IIA、IIB に搭載されている液体酸素・液体水素ターボポンプは、高馬力かつ小型軽量化がなされており、その入口部のインデューサと呼ばれる軸流ポンプではキャビテーションは不可避的に発生する。インデューサに発生するキャビテーションは、推進剤の脈動や回転非同期の軸振動の原因となる「キャビテーション不安定現象」を引き起こす場合があり、問題となる。
  • これまで、独自に開発した気液二相媒体モデルを用いた数値解析手法により、単独翼に発生する非定常キャビテーション特性、翼列に発生するキャビテーションの破断特性、三枚周期翼列に発生するキャビテーション不安定現象の解明、インデューサに発生する翼端渦キャビテーション、スリット翼列によるキャビテーション不安定現象の抑制、などに関して数値的研究を行っている。また、液体ロケットの推進剤である液体酸素および水素では「熱力学的効果」が発生する。熱力学的効果とは、液相が気相へと相転移する際に奪われる気化熱により、液温が低下し、気化が起こりにくくなる効果である。これはキャビテーションの成長を抑制する方向に働く好ましい効果であると考えられているが、キャビテーション不安定現象に及ぼす影響については未解明の点も多い。よって現在、本解析手法を極低温流体へと拡張し、熱力学的効果がキャビテーション不安定現象に及ぼす影響の解明を行っている。
  • 今後、この極低温キャビテーションの数値解析手法を、LNG配管系で生じる気化現象の予測や高効率配管系の設計へと展開していきたいと考えている。その他、本研究は原子力発電プラント保全技術、海洋・沿岸安全技術、水質保全、医療分野への応用が可能である。
  • この数値解析手法を産業界で活用したい企業や団体との共同研究を希望する。
実用化イメージ

研究者

流体科学研究所

伊賀 由佳  

Yuka Iga

キャビテーションピーニング−泡で叩いて金属材料を強くする−

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概要

従来技術との比較

特徴・独自性
  • 流体機械に致命的な損傷を与えるキャビテーション衝撃力を、逆転発想的に、金属材料の疲労強度向上に活用するキャビテーションピーニングを開発しました。また、表面層の亀裂発生・亀裂進展を評価するために荷重制御型平面曲げ式疲労試験機を開発し、キャビテーションピーニングにより下限界応力拡大係数範囲が1.9倍に向上することを実証しました。また、キャビテーションピーニングによる水素脆化抑止も実証しています。
実用化イメージ

用途に応じた複数のキャビテーションピーニング装置がありますので、キャビテーションピーニングの実用化に向けた共同研究を実施する企業を求めています。

研究者

大学院工学研究科

祖山 均  

Hitoshi Soyama

キャビテーションによる水処理

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特徴・独自性
  • キャビテーションを意図的に発生させた水を用いて水耕栽培を行うと、植物の活性が高まり、植物の成長を早めたり、植物の質を高めたりすることができます。また養殖などに有害なプランクトンを含む水をキャビテーションで処理すると、プランクトンを殺滅することができます。薬品を使うことなく、殺菌や滅菌などの水処理を行うことができるので、環境負荷が少ない水処理法です。低価格の設備で、かつ低ランニングコストでキャビテーションを発生できる装置を開発しているので、植物工場や養殖などの水処理に適用することが可能です。本技術を活用したい企業や団体との共同研究を希望します。あるいは本研究に関して興味のある企業へ学術指導を行うことも可能です。
実用化イメージ

研究者

大学院工学研究科

祖山 均  

Hitoshi Soyama

摺動部摩耗と焼付き発生部位に関するシミュレーション予測システムの開発

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概要

エンジンピストンピン-コンロッド小端間の相変化を伴う潤滑油液膜流れに着目し、構造体の弾性変形と流路変化を考慮した混相流体-構造体連成解析手法を新たに開発し、高負荷条件下におけるトライボロジー特性に関するシミュレーション予測法を開発しました.その結果、摺動部における摩耗・焼付き発生部位のシミュレーション予測に成功するとともに、構成部品の特異な変形挙動が摩耗・焼付きの発生要因であることを発見しました。

従来技術との比較

流体潤滑における摩耗・焼付き発生部位の検証には計算による予測は不可能であると考えられてきましたが,本研究では摺動部における摩耗・焼付き発生部位のシミュレーション予測に成功しました.

特徴・独自性
  • スーパーコンピューターでエンジンピストンピン摺動部における摩耗・焼付き発生部位に関するシミュレーション予測に世界で初めて成功した。
  • ピストンピンの弓なり状の変形が、コンロッドエッジにおける機械接触・焼付きの原因であることを特定した。
  • ピストンピンとコンロッド双方の弾性変形ならびに非定常流路変化を伴う薄膜キャビテーション注1潤滑を考慮した、3次元混相流体-構造体連成解析手法注2の開発に成功した。
実用化イメージ

本研究手法は自動車用エンジンのみならず流体潤滑を用いた全ての摺動部品要素に適用可能であり、輸送機械・産業機械の損傷予測や構成要素の安全性指針策定に貢献します,構成要素の最適設計が可能になります.

研究者

流体科学研究所

石本 淳  

Jun Ishimoto

流動キャビテーションを利用した表面改質方法

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概要

流動キャビテーションを利用した表面改質方法
https://www.t-technoarch.co.jp/data/anken_h/T04-206_T05-248.html

従来技術との比較

特徴・独自性
  • キャビテーションとは、液体の速度の増大に伴い、圧力が低下し、液体の飽和蒸気圧まで圧力が減少した結果、液体が気泡になる現象で、特に微細気泡からなる郡列キャビテーションは大衝撃力を生じる。この現象を応用したキャビテーション・ショットレス・ピーニングは鋼球を用いる方法(ショット・ピーニング)と比較し加工面がスムースでかつ高い疲労強度が達成できる。水槽を用いず、低速水噴流中に高速水噴流を噴射することにより、大気中での施工も可能である。
実用化イメージ

・疲労強度を向上させる加工装置
・圧縮残留応力を付与する加工装置
・動植物育成促進装置

研究者

大学院工学研究科

祖山 均  

Hitoshi Soyama

キャリブレーション

キャリブレーションを必要としない高度ビジョンシステム

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特徴・独自性
  • 生産現場におけるロボット導入の障害は、完ぺきな環境整備とティーチィングである。ビジョンを援用して環境や作業手順を自動で認識できれば、ロボットの導入は飛躍的に容易になるが、ビジョンシステムにおける事前の条件出し(キャリブレーション)の負担が大きい。フィードバック制御を用いれば、目標画像(ロボットが行うべき作業の写真)と現在画像(カメラからリアルタイムに得られる画像)をキャリブレーションなしで一致させることができる。この技術をビジュアルサーボという。
実用化イメージ

ビジュアルサーボの導入でカメラの配置が自由になり、キャリブレーションレスになり、ビジョンシステム導入の障害を容易に解決可能である。

研究者

大学院情報科学研究科

橋本 浩一  

Koichi Hashimoto

Qスイッチ

スピン制御レーザー

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特徴・独自性
  • Qスイッチという光学デバイスは、高安定・高出力で知られる固体レーザーのパワーを著しく増大することができます。現在は、電気光学効果あるいは音響光学効果を用いたQスイッチが主流ですが、磁気光学効果を用いても、Qスイッチができることを、我々は見出しました。実際に、磁気光学材料を使って、Qスイッチを作製し、「スピン制御レーザー」という名前で、デバイス化しています。
実用化イメージ

膜型のQスイッチは、他にありません。磁性膜を使うことで初めて実現されました。固体レーザーのパワーを飛躍的に増大できるものであり、現在のハイパワーなレーザーを、小型化できるデバイスと言えます。

研究者

電気通信研究所

後藤 太一  

Taichi Goto

吸着・脱離

スーパービタミンEトコトリエノールの高効率回収技術

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特徴・独自性
  • 本技術は、分子蒸留を一切行わないため熱安定性の低いトコトリエノールを分解なしに100% 回収できる、ビタミンE 類(トコトリエノールとトコフェロール)を選択的に樹脂に保持できるため不純物混入量が少なく高純度で回収できる、ビタミンE 類の回収と同時に遊離脂肪酸とトリグリセリドを何れも転化率100% で脂肪酸エステルに変換できる、樹脂充填層に溶液を供給するだけの簡便な操作で連続操作が可能である、という特長を持つ。
実用化イメージ

抗癌作用が注目されているトコトリエノールを医薬品や食品添加物として利用したい企業、原料ビタミンE濃度が低くても選択的に完全回収できるため、スカム油からのビタミンE回収率向上を目指す企業、との連携可能。

研究者

大学院工学研究科

北川 尚美  

Naomi Kitakawa

教育

対話型教授システムIMPRESSIONによる次世代教育環境

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特徴・独自性
  • IMPRESSION は、対面教育、遠隔教育の双方において各種マルチメディア教材を活用した対話型インストラクションのための教授システムです。このIMPRESSION では、講師と学習者との対話に着目した成長型教授設計プロセスモデルであるダブルループモデルに基づき、実際の学習者に応じたインストラクションの設計、実施、評価、改善を可能とし、これにより、効果的で魅力的な教育を実現します。
実用化イメージ

一般的な学校教育現場における高度なメディア活用教育のほか、遠隔地の社員を対象とした研修等、各種教育の実施環境、および、そのためのデザインツールとして活用することができます。

研究者

データ駆動科学・AI教育研究センター

三石 大  

Takashi Mitsuishi

企業内教育を変える

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特徴・独自性
  • プレゼンテーションや医療面接などにおける、コミュニケーション力を効果的に育成するための研究と開発をしています。具体的には、教育プログラムと、それを最大限に活かすためのシステムPF-NOTEの研究開発です。PF-NOTE は記録中の映像に、リアルタイムにフィードバックを付加するシステムであり、コミュニケーション力育成を支援します。さらにベテランと新人の観察力や判断力の違いの可視化、映像付きの対話的なe ラーニングコンテンツ作成も可能です。
実用化イメージ

社員の技術伝承やコミュニケーション能力育成に関して特に興味のある企業、観察力育成、就職面接トレーニングに注目している業界に、PF-NOTEを効果的に活かす教育方法を提案します。

研究者

大学院教育学研究科

中島 平  

Taira Nakajima

防災情報共有プラットフォームの開発と利活用による防災教育の高度化

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特徴・独自性
  • 自然災害は地域ごとの自然条件/自然環境に大きく依存する。また、仮に同じ自然のハザードに曝されるとしても、その脅威を受ける社会の脆弱性に応じて災害の様相は大きく変動する。一方で、学校での防災教育では、学校周辺の地域性を十分に反映した教育内容には至っていない。地域素材の収集や教材化の困難さが主な理由である。そこで、地域のデジタル学習材を共有化するための情報共有プラットフォームの構築と利活用が、災害から子どもたちの命を守ることと、確かな学力形成の両立に貢献する。
実用化イメージ

学校での防災教育の普及・高度化に受けて、郷土・地域のデジタル学習材を共有化するための防災情報共有プラットフォームの開発等が考えられる。

研究者

災害科学国際研究所

佐藤 健  

Takeshi Sato

特別ニーズ教育へのブレンディドラーニング活用

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特徴・独自性
  • 教育場面における人間のコミュニケーション過程や機器とのやりとりに関心があります。特別な教育上のニーズを有する生徒、両親、教員を対象とした面接・質問紙調査、行動観察、実験等によって、ブレンディドラーニングやデジタル教材の必要性、アクセシビリティ、ユーザビリティ、有効性とその要因を検討しています。
実用化イメージ

教材や指導法の設計と開発への貢献が期待されます。

研究者

大学院教育学研究科

熊井 正之  

Masayuki Kumai

子育て支援

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特徴・独自性
  • 子どもとかかわる保護者、保育者自身の「大人のキャリア発達」を研究テーマとしています。家族システム論、保育環境論をベースに、子どもとかかわる大人の感情制御、環境設定などについて文化・社会、時代・歴史的背景を踏まえて研究を進めています。 特徴としては,Bronfenbrennerの生態学的アプローチに基づき,親や子どもの個体内要因のみでなく,生活体をシステムとしてアセスメントする点にあります。
実用化イメージ

特に乳幼児を中心とした子育て家族にかかわる、保育、子育て支援関係者あるいは、子育て家族にかかわる教育、福祉、司法、医療、産業領域におけるコンサルテーション。

研究者

大学院教育学研究科

神谷 哲司  

Tetsuji Kamiya

多文化共生と人権教育

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特徴・独自性
  • 本研究は、留学生と国内学生が集まる国際共修授業において、人権を柱にクラスを運営し、普遍的な概念である人権を取り上げて教育実践し、調査研究を行う点に独自性がある。具体的には、普遍的ではあるが地域性、個別具体的な側面のある人権について、多様なバックグラウンドを持つ学生が共に学ぶとき、人権が切り口となり、参加者の多様性が生かされて、参加者間に関係性が構築され、学びの深まりにつながるかを探求している。
実用化イメージ

「多文化共生・人権」に関わる活動を行っている団体との連携が可能であると考え、連携したいと思っている。本研究の成果は、教室内にとどまらず、地域、国、世界で生かされる知識、技能、態度の育成を目指している。

研究者

高度教養教育・学生支援機構

髙松 美能  

Mino Takamatsu

教育行政学

AI・ロボット時代における教員のワークライフバランスと学校の働き方改革

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概要

世界的に教員不足が深刻化しており、日本では教員の多忙化もまだ完全な解決には至っていません。私の研究室では、教員の業務を教育行政学や医学の観点から正確に測定・分析した上で、校長・教頭によるタイムマネジメントや学校の労働安全衛生に関するコンサルティングのほか、ICT/AI/ロボットを活用した業務改善のお手伝いをします。

従来技術との比較

教員の労働時間を業務別・時刻別に測定することが可能です。紙媒体もしくはウェブアンケートに対応しています。従来の研究や技術では困難だった教員の労働時間の正確な測定が低コストで可能です。そのため、課題の発見に至る時間が短縮でき、的確なコンサルテーションがいち早く実行でき、改善策の社会実装までの時間が短く済みます。

特徴・独自性
  • 長年、教員の労働時間に関する基礎研究を行ってきました。2006年、2016年、2022年に実施された文部科学省「教員勤務実態調査」の中心メンバーとして労働時間の正確な測定技術の開発に従事してきました。その過程で、長時間労働や多忙感をもたらす要因をこれまで明らかにしてきました。ここ最近は、医学との共同研究を進めており、教員が心身ともに健康を維持できるようなマネジメントのあり方を追求しています。
実用化イメージ

学校の業務効率化や教員の健康増進に寄与したいと思います。
校務運営システムの開発企業、労働者の健康管理デバイスの開発企業、ICT、AI、ロボットを学校に導入しようとする企業との連携の可能性があります。

研究者

大学院教育学研究科

青木 栄一  

Eiichi Aoki

教育工学

企業内教育を変える

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特徴・独自性
  • プレゼンテーションや医療面接などにおける、コミュニケーション力を効果的に育成するための研究と開発をしています。具体的には、教育プログラムと、それを最大限に活かすためのシステムPF-NOTEの研究開発です。PF-NOTE は記録中の映像に、リアルタイムにフィードバックを付加するシステムであり、コミュニケーション力育成を支援します。さらにベテランと新人の観察力や判断力の違いの可視化、映像付きの対話的なe ラーニングコンテンツ作成も可能です。
実用化イメージ

社員の技術伝承やコミュニケーション能力育成に関して特に興味のある企業、観察力育成、就職面接トレーニングに注目している業界に、PF-NOTEを効果的に活かす教育方法を提案します。

研究者

大学院教育学研究科

中島 平  

Taira Nakajima

教育支援

大規模言語モデルを支える自然言語処理技術

概要

 

従来技術との比較

 

特徴・独自性
  • 私たちは、言語モデルの推論過程や数量・記号の処理メカニズムを解明し、自然言語処理技術のさらなる発展を目指しています。統計的な機械学習モデルが数値や記号をどのように処理し、学習データから得た知識を推論時にどのように活用しているのかを観察・分析することで、高信頼性かつ解釈可能なAIシステムの開発を推進します。また、これらの基盤技術を応用し、実世界で運用可能な対話システムの開発や、教育支援、耐災害情報処理、異常検知といった実践的な研究にも取り組んでいます。さらに、法律・医療・化学・脳科学・コンピュータビジョンなど、多様な学際領域と連携し、自然言語処理技術の新たな応用可能性を探求しています。
  • 本技術は、高信頼な知識検索・要約により、論文・技術レポート・公的文書などの情報整理や要約を通じて、研究開発や政策立案を支援する可能性があります。また、専門分野向け言語モデルを活用し、医療・法律・科学技術分野での文書解析・翻訳・要約の精度向上が期待されます。さらに、学習支援システムとして、記述式答案の自動採点や個別最適化フィードバックを活用することで、教育の質向上に寄与することが考えられます。次世代対話システムにおいても、カスタマーサポートやヘルスケア相談などで、より自然な対話の実現が見込まれます。加えて、言語モデルによる推論過程の可視化を通じ、AI活用の透明性・公正性の向上が期待されます。耐災害情報処理・異常検知に関しても、災害時の情報整理やフェイクニュースのフィルタリングによる迅速な情報提供の支援が想定されます。
実用化イメージ

 

研究者

大学院情報科学研究科

坂口 慶祐  

Keisuke Sakaguchi

教員

AI・ロボット時代における教員のワークライフバランスと学校の働き方改革

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概要

世界的に教員不足が深刻化しており、日本では教員の多忙化もまだ完全な解決には至っていません。私の研究室では、教員の業務を教育行政学や医学の観点から正確に測定・分析した上で、校長・教頭によるタイムマネジメントや学校の労働安全衛生に関するコンサルティングのほか、ICT/AI/ロボットを活用した業務改善のお手伝いをします。

従来技術との比較

教員の労働時間を業務別・時刻別に測定することが可能です。紙媒体もしくはウェブアンケートに対応しています。従来の研究や技術では困難だった教員の労働時間の正確な測定が低コストで可能です。そのため、課題の発見に至る時間が短縮でき、的確なコンサルテーションがいち早く実行でき、改善策の社会実装までの時間が短く済みます。

特徴・独自性
  • 長年、教員の労働時間に関する基礎研究を行ってきました。2006年、2016年、2022年に実施された文部科学省「教員勤務実態調査」の中心メンバーとして労働時間の正確な測定技術の開発に従事してきました。その過程で、長時間労働や多忙感をもたらす要因をこれまで明らかにしてきました。ここ最近は、医学との共同研究を進めており、教員が心身ともに健康を維持できるようなマネジメントのあり方を追求しています。
実用化イメージ

学校の業務効率化や教員の健康増進に寄与したいと思います。
校務運営システムの開発企業、労働者の健康管理デバイスの開発企業、ICT、AI、ロボットを学校に導入しようとする企業との連携の可能性があります。

研究者

大学院教育学研究科

青木 栄一  

Eiichi Aoki

教員不足

AI・ロボット時代における教員のワークライフバランスと学校の働き方改革

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概要

世界的に教員不足が深刻化しており、日本では教員の多忙化もまだ完全な解決には至っていません。私の研究室では、教員の業務を教育行政学や医学の観点から正確に測定・分析した上で、校長・教頭によるタイムマネジメントや学校の労働安全衛生に関するコンサルティングのほか、ICT/AI/ロボットを活用した業務改善のお手伝いをします。

従来技術との比較

教員の労働時間を業務別・時刻別に測定することが可能です。紙媒体もしくはウェブアンケートに対応しています。従来の研究や技術では困難だった教員の労働時間の正確な測定が低コストで可能です。そのため、課題の発見に至る時間が短縮でき、的確なコンサルテーションがいち早く実行でき、改善策の社会実装までの時間が短く済みます。

特徴・独自性
  • 長年、教員の労働時間に関する基礎研究を行ってきました。2006年、2016年、2022年に実施された文部科学省「教員勤務実態調査」の中心メンバーとして労働時間の正確な測定技術の開発に従事してきました。その過程で、長時間労働や多忙感をもたらす要因をこれまで明らかにしてきました。ここ最近は、医学との共同研究を進めており、教員が心身ともに健康を維持できるようなマネジメントのあり方を追求しています。
実用化イメージ

学校の業務効率化や教員の健康増進に寄与したいと思います。
校務運営システムの開発企業、労働者の健康管理デバイスの開発企業、ICT、AI、ロボットを学校に導入しようとする企業との連携の可能性があります。

研究者

大学院教育学研究科

青木 栄一  

Eiichi Aoki