ロボットによる自動化把握姿勢推定分野の新たなブレークスルー——MetaCoorNetネットワーク 学術的背景と研究課題 ロボットの把握は、ロボティクスにおける基本的な課題であり、その核心は、ロボットが環境とインタラクションを行い、物体のピックアップや操作タスクを完了する能力にあります。自動化把握技術は、産業製造、家庭支援、部品組立などの分野で大きな可能性を示しているものの、その適用には多くの困難が伴います。たとえば、把握対象物の形状、サイズ、材質などの多様性や、環境の複雑な要因（遮蔽や照明の変化など）は、把握アルゴリズムの安定性や現実性に影響を及ぼします。また、センサーデータのノイズや機械手自体の複雑な設計も、高精度な把握を実現する上での課題を増加させています。 こうした背景から、把握姿勢推...

有限周波数応答を用いた行列分数記述での構造化システムの識別性とパラメータ推定の難易度 背景紹介 科学研究や工学応用の中で、パラメータ識別は複雑なシステムの理解と制御の中核的な課題の一つである。電力システム、機械システム、または化学反応動力学モデルのいずれにおいても、正確なパラメータ識別は、システム挙動の最適化、誤差の削減、制御性能の向上の基盤となる。しかしながら、システムの複雑性が増すにつれ、従来のパラメータ識別手法は、大規模システムを扱う際に徐々に効果を失い、特に識別問題が高度非線形でありデータ量が膨大である場合には特に顕著である。このため、新たな理論と計算手法の開発が必要不可欠であり、これによりパラメータ識別の過程で遭遇する実践的な課題を解決することが求められる。 近年、パラメータ識別の...

異種指向性マルチエージェントシステムの協調出力調整問題研究：完全分散型モデルフリー強化学習フレームワークに基づくアプローチ 背景紹介 近年、分散制御と最適化の研究は、スマート交通、スマートグリッド、分散型エネルギーシステムなどの分野で広く応用可能性が示されています。このようなシステムでは、複数のエージェントが協力して特定のタスクを達成する必要があり、その中で基本的な研究課題の一つが協調出力調節（Cooperative Output Regulation、以下COR）問題です。この問題は、適切な制御プロトコルを設計することで、マルチエージェントシステムのすべてのエージェントが参照信号を追従し、最終的に追従誤差をゼロにすることを目指します。 しかし、この課題を解決するためには、エージェントの動的...

制約された領域におけるマルチエージェントシステムの時間変化隊形成追尾制御に関する研究レビュー マルチエージェントシステム（Multi-Agent Systems, MAS）の協調および協力制御は、近年大きな注目を集めています。その関心は、多自主水中航行体やマルチローター航空機といったエンジニアリング分野での幅広い応用だけでなく、効率的な自動化、複雑なタスクの達成、資源消耗の削減における可能性にも由来しています。しかし、複雑で動的な実環境では、外部の未知の擾乱への対応、衝突回避、および制約された領域内でのタスク実行など、MASの隊形成追尾制御により高い要求が課されます。 本論文「Observer-based event-triggered formation tracking control ...

深層神経ネットワークを基盤とした微細ナビゲーション顕微手術システム——白内障手術の精度向上への新たな一歩 学術的背景と研究課題 白内障は、世界的に失明の主要原因の一つとされています。現在、超音波乳化術（phacoemulsification）と人工水晶体（IOL）の移植を組み合わせた手術方法が白内障治療の主流となっています。この方法は、患者の視覚品質の向上だけでなく、手術合併症の発生率を効果的に低減することが可能です。しかし、手術の結果は、その精密な操作および眼球の空間的な位置決めと方向性に大きく依存します。手術中において、例えば角膜切開部の位置、嚢膜切開（capsulorhexis）のサイズと位置、さらには人工水晶体の角度が術後の視覚回復に極めて重要な役割を果たします。 現在の眼科手術用顕...

光コヒーレンストモグラフィーとロボット工学の融合：現在の研究と将来の展望 学術的背景 光コヒーレンストモグラフィー（Optical Coherence Tomography、OCT）は、非侵襲的で高解像度の光学イメージング技術であり、その誕生以来、生物医学分野で広く利用されています。OCTはマイクロメートルレベルで組織の構造を可視化することが可能であり、特に眼科領域では、角膜や網膜のイメージングや病気の診断といった応用で大きな成功を収めています。しかし、従来型のOCT装置は通常、静的な環境でのイメージングに使用され、装置の大きさ、視野（Field of View, FOV）、および操作の柔軟性の観点で制約を受けています。動的で複雑な医療シナリオや外科手術への応用では、従来のOCT装置の限界が...

自動化ロボット頭蓋骨穿孔手術システム研究レポート 背景紹介 脳は複雑な生命活動の中核器官であり、すべての心理や意識過程を掌握し、生命活動のあらゆる面を担っています。21世紀に入り、神経科学は最も成長し、研究進展が著しい分野の一つとなりました。動物モデルは脳と神経機能の研究において重要な役割を果たしてきました。しかし、従来広く使用されている医学的画像診断技術、たとえば、コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像診断（MRI）、および機能的近赤外分光（fNIRS）は、脳組織の構造と機能を観察する能力を持つ一方で、神経細胞ひとつひとつの活動を高解像度でキャプチャするにはまだ限界があります。そのため、光学顕微技術として、二光子顕微鏡（two-photon microscopy）、共焦点顕微鏡（con...

弱い地質的先験知識の下でのボアホール岩性モデル構築のための部分的ドメイン適応 背景と研究課題 岩性識別は、層序解析や油ガス貯留層の探査において極めて重要な役割を果たします。しかし、人工知能や機械学習に基づく既存の岩性識別方法は、井間データを扱う際、依然として重大な課題に直面しています。具体的には、井ごとの複雑な堆積環境、不一致な地質物理探査機器および測定技術の影響で、井間データの分布には大きな違いがあります。また、ターゲット井には全く新しい岩性クラスが含まれている可能性があり、ラベル空間の不一致性（unshared label space）が発生することが、ターゲット井での予測をさらに困難にしています。 本研究では、複雑な地質条件下での井間岩性予測を実現するための部分的ドメイン適応（Part...

投稿論文へのレポート: 《Event-Triggered Fuzzy Adaptive Stabilization of Parabolic PDE–ODE Systems》 研究背景と意義 現代の工学システム（柔軟アーム、熱伝導装置、反応器制御器など）では、偏微分方程式（Partial Differential Equations, PDE）を用いてモデル化することが必要です。特に、PDEは反応-拡散特性による無限次元システムの特徴付けに重要です。しかし、これらのシステムが常微分方程式（Ordinary Differential Equations, ODE）と連結された場合、設計の複雑さが増大します。この際、制御設計において特に困難となるのは、非線形性やカスケードシステムにおける不確実性...

動的注意機構を持つ視覚言語Transformerネットワークを用いた歩行者再識別に関する研究報告 近年、マルチモーダルベースの歩行者再識別（Person Re-Identification、以下ReID）はコンピュータビジョンの分野で注目を集めています。ReIDは、異なるカメラの視点間で特定の歩行者を識別することを目的としており、行方不明者の捜索や犯罪者の追跡といったセキュリティ・監視アプリケーションにおいて重要な役割を果たします。しかし、マルチモーダルReID技術では、視覚情報とテキスト情報を統合する際に大きな課題が存在し、特に特徴統合の偏りや、モデル性能に影響を与えるドメインギャップ（分布の違い）が問題となっています。 本研究は、江西財経大学コンピュータと人工知能学院およびニューカッスル...