身体性を持って実世界で稼働するタフ・サイバーフィジカルAIの重要性が急速に高まっています。特に、SDGs や災害対策など、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ます。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目指す研究開発を行っています。

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。

• 実世界で自律的に稼働するタフ・サイバーフィジカルAI の研究を行っています。下記のような幅広い技術革新を推進しています。
• ・困難環境を探査するクローラロボットや球殻ガードを装備したドローン
• ・LiDAR やカメラを融合した高精細3D セマンティック地図構築
• ・困難環境の認識やSLAM や動作生成を行う頑健な知能化ソフトウェア
• ・後付けで運転ロボットを搭載して自動運転を実現するレトロフィット技術
• ・イヌの能力を支援/ 拡張するサイバー救助犬

タフ・サイバーフィジカルAI を建設業、製造業、物流、ペット産業などに導入し、効率化と人手不足解消、防災・減災への寄与を目指します。

我々は、データ科学，非線形機械学習，複雑ネットワーク理論，情報理論，また数値流体力学シミュレーションを用いた非定常流体現象の解析を行っています。流体力学におけるチャレンジングな問題を幅広く研究対象とし、データ指向型なアプローチで小型航空機、旅客機、乗用車、また産業流体機械にユビキタスに現れる非定常流体現象のリアルタイムな理解・制御をサポートする学術・技術基盤構築を目指しています。

従来の数値流体および実験解析に非線形機械学習に基づくスパースセンシングやデータ縮約を融合し、少ないデータから高精度な流体場再構築やリアルタイム予測および制御を可能にします。これにより、従来の線形手法では困難であった大規模・複雑非線形流動現象の解析や制御が可能になります。

• ・機械学習による乱流超解像解析を用いたセンサからのリアルタイムな時空間流動場再構築が可能
• ・低次元多様体同定・圧縮により低コストな非定常流体現象の理解とモデリングが可能
• ・複雑ネットワーク理論・情報理論による渦相互作用・因果関係解析を通した説明可能な機械学習手法の提案
• ・数値・実験・理論データフュージョンを通したマルチフィデリティなデータ活用

我々の研究は、飛行機や車、風力発電機などの周囲を流れる空気や水（流体）の「動き」を、少ない情報から正確に予測・制御する技術の開発を目的としています。

これらの研究は、
・航空機の燃費改善や安全性向上
・自動車の空力性能向上による省エネ
・災害時の風の流れ予測による防災支援

をはじめとする様々な場面で社会に貢献することが可能です。

以下のようなご興味をお持ちの企業の方との共同研究による新たなイノベーションの創発を目指します。
・AI（人工知能）や機械学習を使って流れを予測・制御
・情報理論やネットワーク科学で流れの構造を把握
・従来の流体科学との融合で、より正確で再現性の高いモデルを構築

非線形機械学習と物理学を融合した新しい流体解析技術を通じて、産業や環境、社会の幅広い分野に役立つ革新的な技術開発に取り組んでいます。

　最適に設計されたデコボコ（SRE）を物体表面に加工することで空気や水による摩擦抵抗を低減する技術です。巡航状態の航空機のように、ほぼ一定速度の流れの中におかれた物体に適用が可能であり、流れと鋭⾓をなす翼や円柱、回転円盤や円錐などに応用できます。流れの安定性解析・CFD解析を用いた高精度な設計と、物体表面の微細加工技術（数百マイクロスケール）が必要となります。

すでに乱流状態になった境界層に対してはサメ肌加工やリブレット加工などが抵抗低減技術として知られてますが、本技術は乱流状態への遷移自体を抑制して層流に保つことができます。

• 物体周りの流れ（境界層）が乱流になるのを抑制し、摩擦抵抗を低減する効果があります。
• 物体表面に微細な凹凸を付加的に加工するだけなので、電力を消費せず、既存の装置の設計変更を必要としない制御デバイスです。
• 想定される流れ場に合わせて最適に設計すれば、その環境下で空力性能が向上します。

民間航空機の主翼などに実装すれば、空気摩擦抵抗が低減し、低燃費化・CO2排出削減への貢献が期待できます。

• 流れ場のもつ膨大な流体情報を、リアルタイムで獲得するためのコンピュータと実験計測を融合した新しい流体解析手法である「計測融合シミュレーション」に関する研究を行っています。本手法は、流れ場の計測データと対応するシミュレーション結果の差を数値シミュレーションにフィードバックすることにより、実現象の流れを正確に再現できます。本手法は、医療分野での血流のリアルタイム可視化、自動車等の複雑形状物体周りの流れ解析、原子力配管系内流れのリアルタイムモニタリング等、複雑な流れ場を高精度かつ高効率に再現することが必要とされる問題に広く適用可能です。本研究に関して興味のある企業へ学術指導を行う用意があります。