非線形固定時間強化学習最適化制御によるインテリジェント船舶自動操舵システムの研究 近年、インテリジェント自動操舵技術は自動化制御分野における研究の焦点の一つとなっています。複雑な非線形システムにおいて、特に固定時間内でシステムの安定性と性能最適化を実現するための最適化制御戦略の設計は、制御エンジニアと研究者にとって重要な課題となっています。しかし、既存の固定時間制御理論は、システム状態の収束を実現する際にリソース利用効率とのバランスを考慮していない場合が多く、このため過剰補償または補償不足の現象を引き起こし、システムの定常状態誤差を増加させる可能性があります。さらに、時間制限内での非線形不確実性の推定誤差最小化については、関連研究は依然として少ないのが現状です。したがって、本研究では、この重...

複数目的動的柔軟ジョブショップスケジューリングにおける画期的研究：多タスク学習による目標偏向の最適化を実現した革新的手法 背景紹介 動的柔軟ジョブショップスケジューリング（Dynamic Flexible Job Shop Scheduling, DFJSS）は重要な組合せ最適化問題であり、製造や倉庫管理などの生産プロセスに幅広く応用されています。例えば、製造プロセスのタスク割り当てや倉庫の注文ピッキング作業の最適化に利用されています。この問題の中心点は、動的な環境下で複数の機械やジョブに対する柔軟なタスク割り当てと操作順序の決定を行い、特定の効率指標を最大化したり時間コストを最小化することにあります。しかし、この問題の複雑さは非常に高く、特にタスクが動的に到着したり機械が故障した場合、従来...

微小流体チップを用いた自動化胚胎性決定技術 学術的背景 卵用鶏の養鶏業において、ふ化直後に雄性ヒナを殺処分するというのは一般的な慣行です。雄性ヒナは卵を産むことができず、また高品質な肉を提供できないためです。毎年、EUでは約3億7200万羽の雄性ヒナがふ化後に殺処分されています。この慣行は動物福祉や倫理的な問題を引き起こし、ドイツ、フランス、イタリアなどの複数のヨーロッパ諸国ではこの行為を禁止する法律が制定されました。この問題を解決するために、胚胎性決定（in ovo sexing）が最も有望な代替案とされています。しかし、現在の胚胎性決定技術は高精度（>98%）、低コスト、胚への干渉の軽減、すべての卵殻の色への適用性、そして毎時2万個を超える卵の処理という要求をすべて満たすことはできていま...

複雑な皮膚欠損修復における最適化に基づく共形経路計画を用いたin situバイオプリンティング 学術的背景 皮膚は人体最大の器官であり、外界からの侵害から身体を保護する重要な機能を担っています。しかし、世界的にやけどや慢性潰瘍などの皮膚損傷の発生率が高いため、効果的な治療法の需要が増加しています。従来の組織工学や3Dバイオプリンティング技術は一定の可能性を示していますが、多様な皮膚損傷を処理する際には依然として多くの課題があり、特にプリントされたスキャフォールドの移植プロセスにおいて汚染や組織損傷のリスクが存在します。in situバイオプリンティング（in situ bioprinting）は、損傷部位に直接バイオインクを堆積させる新興技術であり、従来の「プリント-移植」という2段階の戦略...

脳脊髄液の頸部リンパ管を通じた排出の数値シミュレーション研究 背景紹介 脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）は、脳と脊髄の周りを流れる透明な液体で、中枢神経系に物理的な保護、栄養供給、および代謝廃棄物の除去を提供します。近年、脳脊髄液の排出は従来のクモ膜顆粒による吸収だけでなく、頭蓋底の篩板を通じて鼻咽頭リンパ管に入り、最終的に頸部リンパ管（Cervical Lymphatic Vessels, CLVs）に到達することが明らかになってきました。この排出経路の異常は、外傷性脳損傷や神経変性疾患など、さまざまな神経疾患と密接に関連しています。しかし、頸部リンパ管の解剖学的構造や物理的特性が完全には解明されていないため、脳脊髄液が頸部リンパ管を通じて排出されるメカニズムに...

脳脊髄液の流動力学と薬物送達への応用研究 背景紹介 脳脊髄液（Cerebrospinal Fluid, CSF）は、人間の脊髄腔において重要な役割を果たし、溶解した栄養素や廃棄物を運搬します。その脈動性により、CSFの流れは心臓と呼吸の周期に影響を受けます。近年、中枢神経系（Central Nervous System, CNS）疾患の治療ニーズが高まる中、どのようにして鞘内（Intrathecal, IT）薬物送達を最適化するかが研究の焦点となっています。鞘内注射は、CSFの流体力学特性を利用して治療分子を直接中枢神経系に送達し、治療効果を向上させることができます。 しかし、既存の計算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）モデルの多くは個人または少数...

簡易化されたカーネルベースのコストセンシティブ広域学習システム（SKCSBLS）による不均衡データにおける故障診断の研究レポート 研究背景と重要性 Industry 4.0 の進展により、知的製造はますます産業ビッグデータ分析に依存するようになりました。機器運行データから重要な情報を抽出することで、設備の健康管理の有効性を高め、企業の生産性の安全性と効率を向上させることができます。しかし、実際の産業応用において、不均衡データは知的製造分野における故障診断に大きな課題をもたらします。多くの場合、機器運行データでは正常状態のデータが大半を占め、故障データは少ない傾向があります。このような不均衡なカテゴリ分布により、モデルの予測精度が低下し、少数カテゴリ（故障カテゴリ）の識別が困難になります。 現...

柔性エレクトロニクスにおける液体金属マイクロドロップの迅速な三次元組立と電気的接続の研究 はじめに：研究背景と意義 柔軟な電子技術がソフトロボティクス、ウェアラブルデバイス、柔軟ディスプレイなどの分野で広く応用される中、柔軟で伸縮可能な回路間の層間電気接続を実現する方法が、この分野の重要な課題の一つとなっています。従来の硬質電子デバイスでは、化学やプラズマエッチングなどの成熟した技術により、シリコンウェハ上でミクロンからナノメートルレベルの貫通孔（ビア）が作製されています。しかし、柔軟な電子分野において、この方法には流動性材料の粘度や機械的性能の不整合、また孔埋めプロセスの非効率性や複雑さといった問題があります。特に、柔軟デバイスの機械的動特性により、従来の硬質導体で作製された貫通孔は応力集...

CrドープV₂O₃薄膜の圧電抵抗効果に関する研究とMEMSセンサーへの応用 学術的背景 圧電抵抗式マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）センサーは、材料の圧電抵抗効果を利用して、観測対象の物理的特性によって引き起こされる応力変化を抵抗変化に変換するデバイスであり、自動車、航空宇宙、バイオメディカル、研究分野で広く使用されています。現在、ほとんどの圧電抵抗式センサーはドープシリコンを圧電抵抗材料として使用していますが、その圧電抵抗効果は限られており、縦方向のゲージ係数（Gauge Factor, GF）は通常120以下です。センサー性能を向上させるために、研究者たちは新しい圧電抵抗材料の探索を続けており、バナジウム酸化物材料はその独特な圧電抵抗特性から注目を集めています。特に、Crド...

原子層MoS₂ナノ電気機械共振器における密接なモード間の非線形結合の研究 学術的背景 ナノテクノロジーの急速な発展に伴い、ナノ電気機械システム（Nanoelectromechanical Systems, NEMS）はセンサー、信号処理、量子計算などの分野で大きな応用可能性を示しています。特に、二硫化モリブデン（MoS₂）などの二次元（2D）材料は、原子レベルの厚さ、優れた機械的特性、および電気的特性を備えており、NEMSを構築するための理想的な材料となっています。MoS₂などの2D材料は、ナノスケールで多モード共振と非線形ダイナミクスを示し、これらの特性は新しいデバイス物理学を研究するためのユニークなプラットフォームを提供します。 NEMS共振器において、非線形モード結合は重要な研究テーマ...