ピエゾ電動位置決めステージのヒステリシス非線形システムに対する適応量子化制御の研究 背景紹介 現代の高精度位置決めシステムにおいて、ピエゾセラミックなどのスマート材料は、その優れた性能からマイクロ・ナノ製造やソフトロボティクスなどの分野で広く利用されています。しかし、これらの材料に固有のヒステリシス非線形性（Hysteresis Nonlinearity）の特性により、システムの入力と出力は複雑なループ関係を示し、位置決めの不正確さやシステムの不安定化を引き起こす可能性があります。そのため、ヒステリシス非線形システムを効果的に制御する方法が現在の研究の焦点となっています。さらに、実際の応用では不規則な制約（Irregular Constraints）の問題も存在します。これは、システムがある...

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...

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...

鋳型マイクロキャスティング3Dプリントによるマルチマテリアルバイオミメティック電子デバイスの研究 学術的背景 バイオミメティック電子技術の急速な発展に伴い、人間の感覚機能を模倣する電子皮膚（Electronic Skin, E-skin）や柔軟なセンサーがロボット、医療機器、ヒューマンインターフェースなどの分野で広く応用される可能性を秘めています。しかし、既存のバイオミメティック電子デバイスは、材料選択、構造の複雑さ、機能集約化の面で多くの課題に直面しています。特に、材料性能を損なうことなく、多種多様な難成形材料の自由な組み立てと多機能集約化を実現することが、現在の研究におけるボトルネックとなっています。 伝統的な製造方法、例えばエレクトロスピニング、フォトリソグラフィー、転写印刷などは、材...

イオンダイナミクスに基づく汗の指紋識別技術：インクジェット印刷された有機電界効果トランジスタアレイの研究 学術的背景 汗は非侵襲的なバイオマーカーとして、水分バランスや疾患の指標など、人体の健康状態を反映する豊富な生理情報を含んでいます。しかし、汗の成分は複雑で、様々なイオンや分子を含んでいるため、従来の汗モニタリングデバイスは通常、特定の生体識別要素（イオン選択膜や酵素など）を持つセンサーに依存しています。これらのセンサーは特定のイオンや分子に選択的に結合するために複雑な化学修飾が必要ですが、このような化学修飾プロセスは信号のドリフトや干渉を引き起こす可能性があり、その幅広い応用を制限しています。この問題を解決するために、研究者らはイオンダイナミクスに基づく汗の指紋識別戦略を提案し、インク...

浮遊式全方向液滴振動発電機：画期的な研究 学術的背景 IoT（モノのインターネット）デバイスが海洋環境監視で広く使用されるにつれ、電力網に依存せずにこれらのデバイスに安定した電力を供給する方法が重要な課題となっています。従来の風力や太陽光などの再生可能エネルギー技術は海洋環境では限界があり、摩擦電気ナノ発電機（Triboelectric Nanogenerator, TENG）はその高い機械エネルギー変換効率から有望な解決策と見なされています。しかし、既存のTENGデバイスの多くは固体-固体界面の摩擦に依存しており、摩耗の問題があるため長期使用が制限されています。また、多くの液滴ベースのTENGは単方向のエネルギー収集しかできず、海洋環境の予測不可能な多方向の波に対応できません。 これらの問...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、深層学習は複雑なタスクにおいて顕著な進展を遂げてきました。しかし、深層学習の成功は、大量のラベル付きデータに大きく依存しており、データのラベル付けプロセスは時間がかかる上に、労力がかかり、専門的知識も必要とするため、コストが高いという課題があります。特に、ロボットスキル学習、触媒発見、薬物発見、タンパク質生産最適化などの専門分野では、ラベル付きデータの取得が特に困難で、コストも高くなります。この問題を解決するため、深層ベイジアン能動学習（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）が登場しました。DBALは、最も情報量の多いデータを能動的に選択してラベル付けすることで、ラベル付けの効率を大幅に向上させ、限られたラベル付きデー...

マルチエージェントハイブリッド環境協調ナビゲーション研究: 関係グラフ学習に基づく強化学習の新しいアプローチ モバイルロボット技術は、人工知能分野の進展とともに応用ブームを迎えています。その中で、ナビゲーション能力はモバイルロボット研究の核心的なホットスポットの1つです。従来のナビゲーション手法は、動的環境、障害物回避、複数ロボットの協調タスクに直面した際、アルゴリズムの複雑性、計算資源の消費、モデルの汎化性という問題に直面しやすいです。これらの課題を解決するため、Central South UniversityとZhejiang University of Technologyの研究チームは、関係グラフアテンションネットワーク（Graph Attention Network, GAT）に基...

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...

戦略合意に基づく分散型決定性マルチエージェント強化学習研究レポート 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は近年、ロボティクス、スマートグリッド、自動運転などの多くの分野で顕著な進展を遂げています。しかし、現実のシナリオでは、マルチエージェント（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）の協調学習がしばしば要求されます。このような問題の中心的な課題は、通信能力の制約やプライバシー保護の条件下で、効率的なマルチエージェント協調強化学習アルゴリズムを設計することです。現在の多くのMARLアルゴリズムは、広く使用されている集中型訓練-分散型実行（Centralized Training with Decentralized Exec...