測地距離場に基づく五軸連続スキャン手法による多入口内壁表面検査 背景紹介 工業応用において、多入口内壁（MEI, Multi-Entrance Inwall）表面は、その複雑なトポロジー構造と潜在的な衝突リスクにより、正確な検査が常に課題となっています。従来の点検方法では効率が低い一方で、近年開発された五軸連続スキャン技術は、検査効率を大幅に向上させ、大面積かつ複雑な表面の検査に新たな可能性を提供しています。しかし、現在の五軸連続スキャンのパス計画は依然として人手に大きく依存しており、特にMEI表面の場合、複雑な衝突シナリオと多入口構造により、自動化されたパス生成が特に困難です。そこで、本研究では測地距離場（GDF, Geodesic Distance Field）に基づく新しい手法を提案し...

状態自己学習に基づく分散型インテリジェント制御方法とそのカスケードプロセスへの応用研究 学術的背景 プロセス産業において、多反応器カスケード操作は顕著な特徴です。しかし、多反応器カスケードプロセスにおける正確かつグローバルなモデルの構築には多くの課題があります。反応器の複雑な動的な運転状態や、前後の反応器間の結合関係により、プロセス全体の精密制御は非常に困難です。従来のPID制御（比例-積分-微分制御）やファジー制御などの方法は、単一変数および単一ループの制御プロセスでは良好な性能を発揮しますが、多反応器カスケードシステムの協調制御には対応できません。モデル予測制御（Model Predictive Control, MPC）はプロセス産業で広く応用されていますが、大規模かつ非線形なカスケー...

複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

無人水上ビークル（USV）のモデル予測制御の新手法：確率的ニューラルネットワークに基づくMBRLフレームワーク 学術的背景 無人水上ビークル（Unmanned Surface Vehicles, USV）は、近年海洋科学分野で急速に発展し、海洋輸送、環境モニタリング、災害救援などのシナリオで広く活用されています。しかし、USVの制御システムは依然として多くの課題を抱えており、特に複雑な海洋環境での外部干渉への対応能力が問題とされています。従来のモデルフリー強化学習（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）手法は特定のタスクでは良好なパフォーマンスを示すものの、大量のデータとシミュレーショントレーニングに依存しており、不確実な環境に対するロバスト性に欠け...

観測信頼度推論に基づく制限学習ネットワークを用いた少数サンプル劣化モデリング 学術的背景 複雑なエンジニアリングシステムにおいて、複数のセンサーが機器の劣化プロセスを監視し、残存寿命（Remaining Useful Life, RUL）を予測するために広く使用されています。しかし、サンプル数が限られている状況では、予測性能を確保することは依然として課題です。少数サンプルのシナリオでは、センサーデータに含まれる不一致な観測値（discordant observations）が大きな不確実性を引き起こし、経験的損失と期待される損失の間に大きな乖離が生じます。さらに、学習された劣化モデルは限られたサンプルに過剰適合（過学習）しやすく、モデルパラメータの分布に偏りが生じ、未見のサンプルに対する汎化...

学術背景 有機化合物による環境汚染の脅威が深刻化する中、異なる水生生物が有機化合物に対して示す毒性反応を研究することが極めて重要となっています。これらの研究は、汚染物質が水生生態系全体に及ぼす潜在的な生態学的影響を評価するだけでなく、環境保護に重要な科学的根拠を提供します。従来の実験方法は一定のデータを提供できますが、コストが高く、時間がかかる上に、大規模な化学物質の毒性評価には対応しにくいという課題があります。深層学習技術の急速な発展により、水生毒性の予測においてより高い精度、高速なデータ処理能力、そして優れた汎化能力が示されています。しかし、既存の手法は高次元の特徴データを扱う際に限界があり、特に分子の複雑な構造や相互作用を捉える点で課題を抱えています。したがって、複数の水生生物の毒性を...

モジュール式ブレイン・マシン・インターフェース：神経記録、神経刺激、薬物送達の革新的な進展 学術的背景 ブレイン・マシン・インターフェース（Brain-Machine Interface, BMI）は、神経科学と臨床医学における重要なツールであり、脳と外部世界の間の電荷、物質、情報の相互作用を実現し、神経デコード、神経疾患の診断・治療、脳科学研究に広く応用されています。神経科学の発展に伴い、多機能ブレイン・マシン・インターフェース（multimodal BMI）が注目を集めており、神経記録、神経刺激、薬物送達などの複数の機能を同時にサポートします。しかし、既存の多機能ブレイン・マシン・インターフェースの多くは特定のシナリオ向けに設計されており、高度に統合された固定構成を持っているため、異なる...

学術的背景 人工知能（AI）の急速な発展に伴い、電子機器は現代生活においてますます重要な役割を果たしています。しかし、これらの機器は稼働中に大量の熱を発生させ、効果的に管理できないと、性能の低下、寿命の短縮、さらにはシステムの故障につながる可能性があります。そのため、熱管理は将来の電子機器開発における重要な課題の一つとなっています。従来の冷却技術は有効ですが、機器の電力密度が増加するにつれて、これらの技術ではニーズを満たすことが難しくなっています。特に、「ダーク・シリコン問題」（Dark Silicon Problem）——熱制限により、チップ内のすべてのトランジスタが同時に動作できない問題——が熱管理の複雑さをさらに増大させています。 この課題に対処するため、上海交通大学と南洋理工大学の研...

リアルタイム呼吸モニタリング用超低消費電力二酸化炭素センサーの研究 学術的背景紹介 二酸化炭素（CO₂）は、人体の呼吸プロセスで生成される重要なガスであり、その濃度のリアルタイムモニタリングは、喘息、呼吸困難、睡眠時無呼吸症候群などの呼吸器疾患や代謝性疾患の診断と治療に不可欠です。従来のCO₂モニタリング方法である動脈血液ガス分析は侵襲性が高く、長期的な連続モニタリングには不向きです。非分散赤外線吸収（NDIR）センサーは広く使用されていますが、その体積の大きさと高消費電力が携帯機器での応用を制限しています。 近年、光化学センサーはその小型化と高感度から、非侵襲的なCO₂検出の有望な候補として注目されています。しかし、光化学センサーの短寿命と色素の光退色問題が、長期的な呼吸モニタリングへの応...

リチウム金属電池における圧力効果：治具設計による電池性能の最適化 学術的背景 電気自動車（EV）や再生可能エネルギーの急速な発展に伴い、高エネルギー密度電池に対する需要が高まっています。リチウム金属電池は、その高理論容量（3860 mAh/g）と低電極電位（-3.04 V vs. SHE）から、次世代電池技術の有力な候補とされています。しかし、リチウム金属電池の商業化には、リチウムデンドライトの成長、固体電解質界面（SEI）の不均一な形成、電解質の消耗といった多くの課題があります。これらの問題は、特に大規模な電池において顕著であり、電池のサイクル寿命と安全性を低下させます。 これらの問題を解決するために、研究者たちは外部圧力がリチウム金属電池の性能に与える影響を探求し始めています。外部圧力を...