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有機合成は物質文明を支える科学技術の1 つで、燃料、オイル、繊維、ゴム、樹脂、医農薬品、食品添加物など、我々の生活に役立つ様々な製品や材料の製造に利用されています。有機合成に必要不可欠なものが、ある分子を別の分子に変換する「反応」です。 当研究室では、「有機合成に役立つ新しい反応の開発」を目標として研究を行っています。反応開発に当たっては、欲しいものだけを効率よくつくること、入手容易な原料から無駄なく環境に優しくつくることを目指しています。また、研究の独創性や化学的発見を重視し、既存の反応の改良ではなく、これまでにない新奇な反応の開発を心掛けています。 有機合成では様々な反応剤や触媒が利用されますが、当研究室では、ケイ素化合物やハロゲン化物などの反応性と、白金やパラジウムなどの触媒作用に注目しています。新しい発見を目指し、日々ワクワクしながら反応開発を行っています。
高電圧（一般的には600V 以上の電気設備）は、電力の送電や配電をはじめ、様々なところで利用されています。これは電気を効率よく利用（輸送）したり、高電界を発生させたりしやすいためです。電気を高電圧で利用しようとすると、思わぬところで電気の絶縁（電気が流れないようにすること）が破れて、放電（小さな雷のようなもの）が発生して、停電を起こしたり、装置を故障させたりしてしまいます。 このようなことを起こさないようにすることが大事で、電気を安全に安心して利用できるようにするには、電気絶縁をきちんとせねばなりません。仮に電気絶縁が完全に破れてしまって大電流が流れてしまうと、火災や爆発など甚大な事故や装置の故障を引き起こしてしまいます。そのようなことが起きたとしても、大電流をすぐさま切って（電気では遮断すると言います）、事故を最小限に抑えるための保護装置も重要です。 我々の研究室では、優れた絶縁性を持つ「真空」を利用した電気絶縁の研究を行っています。また、電気事故により大電流が流れたときに、機器を保護するためのヒューズの研究も行っています。
電気機器やパワエレ技術は日本が誇れる一つの分野です。中でも電気自動車（EV）の普及で注目されているワイヤレス給電は、接点不良に関係無くエネルギーを安全に伝送できる技術です。原理的には空隙の大きな変圧器で、一次側コイルに交流電流を流して磁束を発生させ、これを二次側コイルに伝えて誘導起電力（電磁誘導）を発生させる仕組みです。数十kHz 以上の高い周波数の交流電源を用い、かつ一次側と二次側コイルに適切な共振コンデンサを接続すれば、90％以上の電力効率でエネルギー伝送が可能です。 我々の研究室では入出力特性や最大効率条件の理論的解析や様々なコイル形状での給電特性の比較等について多数の論文を発表するとともに、EV など電動モビリティに有効なワイヤレス充電システムの開発に特に力を入れています。また、磁気応用として外部磁場を利用した高性能アーク溶接ロボットなど、溶接機器の高度化・知能化に関する研究も行っています。
新型コロナで匂いや味が分からなくなるという話をよく聞きますが、普段、意識することの少ない嗅覚でも、飲食のみならず極めて多様な身の回りの情報を得ていると言えます。例えば、見えない場所の火災や機器の故障などを最初に知覚するのが匂いであったりします。さらに嗅覚の鋭いイヌは空港や警察で探知犬として活躍しており、病気の人の呼気に含まれる匂いで病気の診断を行う研究も行われています。 イヌに匹敵する嗅覚を日常生活で使える技術として実現するのは大変ですが、私たちは新しい二次元電気化学センサを開発し、極めて多数のセンサ同時に利用するシステムを構築ました。普通のセンサは匂いを捕まえる能力を上げることで高感度化しますが、私たちはセンサが匂いを捕まえても手放すことで、多数あるすぐ次のセンサが捕まえて信号を出すことを繰り返すという新しい観点から高感度な電子嗅覚の実現を目指しています。
炭化ケイ素（SiC）は、熱酸化によって表面にSiO2 膜を形成できる上、8 インチウェハが量産化され、デバイス作製技術が発達している、Si 半導体並にデバイス応用のし易い半導体材料です。また、ワイドバンドギャップ、高い耐放射線性・耐熱性、堅牢といったダイヤモンドに良く似た性質も兼ね備えています。まさにSiC はSi とC（ダイヤモンド）の“いいとこ取り”をした材料です！ さらにここ数年間の研究により、SiC にはダイヤモンドNV センターによく似た単一欠陥が存在し、これを単一光子源やスピンとして利用することで、量子コンピューティングや量子フォトニクス、量子センシングに応用できる道のりが開かれています。
溶接現象の可視化および高品質溶接に対応するために、視覚センサ（CMOS カメラ）などを用いて溶接現象を撮影し、これを画像処理し、現象を解析することが出来ます。強烈なアーク光により可視化が困難な溶接現象を適切な撮影技術を確立することで可視化に成功しました。さらに、AI 技術（深層学習）を用い、溶接状態を識別し、その制御を行って良好な溶接結果を得ています。コストを掛けずに導入できるリアルタイム制御技術の構築に取り組んでいます。 また、抵抗溶接では溶接が瞬時に行われるために内部状態の推定が困難です。そこで、有限要素法（FEM）を用いた数値シミュレーションを行うことで、最適な溶接条件および複雑な溶接現象の可視化および解析を実現しています。 溶接現象のオンライン制御で培った技術を他の分野へ展開することにも積極的に取り組んでいますので、溶接分野に限らずロボット制御や IoT、AI に関する課題に対応可能です。
これまで、食品の賞味期限や産地、含有アレルゲンなどの情報は、包装など食品以外のものに印字されることが一般的でした。食品そのものへのデータ埋め込みができれば、包装開封後であっても、食べる直前までこれらの情報を確認できるようになりますが、食品表面に印字する場合はその見かけを変えてしまうことになります。 一方、最新技術を食に活用するフードテック分野では、新たな調理技術として食品3D プリンタが注目されています。食品3D プリンタを使うことで、食品の外形だけでなく、その内部構造を自在に設計することができるようになってきました。本研究成果により、食品そのものの DX が可能となり、食品トレーサビリティ拡充による食の安全性向上ます。 賞味期限や含有アレルゲンなどの情報は、通常、包装から出した後は失われてしまいますが、食べる直前まで読み出すことができるようになり、食の安全性を高めることが可能となります
金型や航空機部品、医療機器といった高付加価値製品の製造では、数値制御された工作機械による切削加工が主に用いられます。近年では、CAD ソフトウェアによって定義された複雑な構造や自由曲面を含む形状を作成するため、コンピュータを搭載した数値制御加工機をさらに知能化し、様々な現象のばらつきに応じて加工を行う機能の開発が求められています。 本研究室では、素材を部分的に除去して高い形状精度を有する高付加価値金属部品を製造する切削加工の計算機支援技術に関連して、工具の移動経路や工具姿勢、また工具切れ刃による素材除去の状態をシミュレーションによって事前に予測し、マシニングセンタや複合加工機等の数値制御工作機械の動作を最適化する手法の研究をさまざまな企業と共同で進めています。 また、次世代の歯車切削技術であるスカイビング加工や、垂直多関節型ロボットを用いた切削といった新技術の開発にも取り組んでいます。
3D プリンタと呼ばれる装置において、特に金属を造形可能な技術の開発を行っています。この技術は、金属を局所的に溶融・固化させることで三次元設計データから直接目標とする形状が造形可能で、アディティブマニュファクチャリング（Additive Manufacturing：AM）と呼ばれています。 AM 技術にもいくつか方式がありますが、中でも溶接技術を応用した方式は、航空機部品や金型などの大型製品の製造に適した低コストで生産能率の高い加工が実現可能です。具体的には、他の加工では難しい軽量で高強度な構造の造形や、複数種類の金属材料を用いた一体造形によって、これまでにない材料特性をもつ製品の製造ができます。 AM 技術における造形原理の解明や造形物の評価、既存の加工方法では実現不可能な高付加価値を有する製品を造形するための加工技術開発、仕上げ加工を含めた工程設計方法の提案などを行っています。
Acoustic Emission（AE: 音響放出）技術は、例えば材料内部のき裂・摩擦・漏れの音だけでなく、生体の音、例えば関節音などの音を検知することによる非破壊検査技術で、様々な分野（建築・土木・加工・医療・材料評価など）において用いられています。AE 法は材料中で発生する音（AE音）を表面に設置したAE センサーにて検出する、いわゆる地震と地震計のような関係です。ですので、地震と同様に、複数の地震計の情報から、AE 音発生位置、音の強度、音の高さ（周波数）などの情報が得られます。 AE 波形の持つ周波数特性は、損傷の種類を表すといわれており、当研究室では、炭素繊維強化複合材料（CFRP）を中心とした損傷蓄積挙動評価を行っています。損傷の発生する状況を材料力学的な解釈だけでなく、熱力学的解釈を行うことで、エントロピー評価に基づく余寿命評価も行っています。
観測データから流体の状態を推定し、その流れを制御する研究を行っています。具体例として、排尿流量の推定とターボ機械内部状態の推定に関する研究をご紹介いたします。 まず、非接触での尿流測定方法として、流体の界面不安定現象を応用しています。具体的には、断面が円形ではなく長楕円形のノズルから液体が流れ出る際、流出直後に長楕円形の断面の長軸と短軸が入れ替わる現象を観察できます。この「アクシススイッチング」と呼ばれる現象は、実際の排尿にも見られ、排尿の波長と尿流量には相関関係が存在します。これにより、波長の時系列データを記録することで、尿流量の推定が可能となります。 さらに、波長だけでなく、排尿の幅や音の情報を組み合わせることで、尿流量の推定精度を高めています。加えて、データサイエンスを用いることで、ターボ機械内部の状態量（圧力、流速）を、限られた観測点のデータから精度高く再現しています。
私は泡や滴といった、液体と気体との表面の動きを研究対象にしています。特に注目しているのは、液体に圧力低下、もしくは温度上昇が生じる場合に現れる、相変化による突発的な泡の発生です。 この泡は、非常に勢いよく拡大し、やがて崩壊します。その際、わずか数ミリ程度のサイズにも関わらず、金属の表面を傷つけるほどの衝撃を生じると言われています。そのため、泡に起因する衝撃を精度良く制御する手法は工学的に極めて重要です。一方、この衝撃を適切に制御すれば、表面加工に活用できるかもしれませんし、泡が拡大する際の勢いを利用して新たな流体輸送技術の開発へと繋がるかもしれません。 私は、上記の混相流をはじめとして、主に液体の流れについて、理論的な推論、実験的な検証および精緻な高速度可視化を通した研究アプローチを通して、社会の抱えるニーズ解決へのお手伝いをしたいと考えています。
デトネーション（爆轟）は可燃性ガス中を秒速2 ～3 km で進行する爆発的燃焼であり、衝撃波と燃焼が一体化した性質により非常に高い温度（～ 3000 K）、圧力（～数10 気圧）、流速（～ 1000 m/s）を生成します。これは、その前後で圧力がほとんど変わらない通常の燃焼とは大きく異なる特徴です。 私たちは、この特徴を活かした航空宇宙用推進エンジンへのデトネーション応用技術を研究しています。強い衝撃波で圧力を上げながら瞬時に燃焼させることで、エンジンの小型化・高効率化の実現が期待されます。特に水素燃焼においてデトネーションが発生しやすいことから、航空宇宙分野に限らず、水素社会においては工学応用、安全工学、双方の観点で重要な現象です。 私たちはデトネーションの特徴を活かした応用技術全般に関心を持っており、その支えとなる基礎研究を含めた総合的な知見を有しています。
時代に応じて高性能な製品が誕生するたびに、生産加工技術は一層の高精度、微細化、高能率化が求められ、日々新技術開発が生まれています。そこでは、自由で柔軟な発想が求められます。 研究室でも誰も実現できていない加工技術の領域に挑戦しています。開発途中では、よいアイデアでも大概は失敗してしまいます。それは、まだ誰も知らない現象が潜んでいるからです。失敗は成功のもとと思って、観察力、洞察力を駆使して原因を解明すると新たな可能性が見えてきます。このようにして、全く新しい加工技術は誕生してくるのです。 この研究スタイルを実現する研究環境として、自分のアイデアを試せる精密な実験設備と、正しく評価できる評価装置、討論できる専門を勉強している仲間が欠かせません。研究室では実験設備の充実と外部との共同研究によって、日々新技術が生まれています。例えば、硬くて加工できない半導体材料を加工屑なしで切断しています。また、柔らかな樹脂で擦るだけで従来の100 倍の能率で磨ける方法が見出されています。
半導体は、スマートフォン、電気自動車、AI などあらゆるところに組み込まれていますが、私たちの生活が豊かになるにつれ、地球温暖化はどんどん進行していきます。そこで、次世代パワー半導体材料が注目されています。従来の材料と比較して、高効率かつ耐久性に優れた理想的な材料ですが、加工が非常に困難であり、加工費だけで数十倍～数千倍のコストがかかっています。 そこで、本研究室ではレーザスライシング技術を開発しました。材料内部にレーザ光を透過させ、そこで発生する熱を利用して、微小なき裂を無数に形成していきます。そのき裂を細かく連鎖させていくことにより、材料を薄く切断する技術になります。これまでの研究で、様々な材料のスライシングに成功しており、従来技術を上回るような加工時間・材料ロスの低減を実現しています。材料をセットしたら、音も振動もなく一瞬で切断できる。まさに魔法のような加工技術を目指しています。
研究分野は静粛工学、耐震・免震工学、音工学、スポーツ工学、生体情報工学と幅広い。大別すると、振動、音、運動に関する研究である。振動や音は我々の生活の中に存在する。それらは我々にとって有害なものもあり、生活を豊にするものもある。例えば、近年多発している地震は人や構造物に被害を及ぼしている。また、工場、自動車、鉄道、航空機、その他、数え上げればきりがないほど有害となる振動や騒音が発生している。一方、振動を利用するものも多数存在する。振動を利用した搬送、削岩機、音の利用では音楽、警報音など様々である。 有害な振動や音は低減し、利用できる振動や音は有効活用するべきである。それには、観察と計測による特性把握を行い、モデリングとシミュレーション、さらには、設計指針の確立、人間の感覚や感性評価などを行う必要がある。現在は薄肉板平板をねじることによる剛性増加や脳波を用いた人間の快適性評価などを行っている。
近年、農業就業人口の減少や就業者の高齢化により、作業者の負担の増加や作業効率の低下が課題となっています。そのため、これまでに数多くの農業用機械が開発され、自動化による労働力の軽減や、より効率的に作業が行われるようになりました。この流れはこれからも続いていくものと思われます。 そこで私は農地で使えるセンシング技術に着目して研究を行っています。ドローンやロボットが農地で正確に働くためには、作物や畑の状況を正しく測定する必要があります。計測技術についても既存の方法がたくさんありますが、相手は自然であり、居住地や製造現場のような環境とは異なります。農地での有利不利といった知見を増やしていくことを目的として研究を行っています。例えば現在では地表面の位置検出を考えており、地中を通る超音波によって検出する方法の検証や、弾性体を押し付けて直接接触させて方式での追従性の評価を行っています。
山岳地での崖崩れを予防するための岩壁の安全度調査や、都市部でのビル等の老朽化を検査するためのインフラ点検では、作業員がロープで直接現場にアクセスし作業を行います。これらの作業は危険であり、専門作業員を育成するコストも大きな問題となっています。 私達の研究グループでは、生物規範型ロボットという、自然界の生物の優れた機能や構造をロボットの開発に取り入れ、性能の向上を図るロボットの研究に取り組んでいます。 現在は、クモの移動様式を参考にして、6 脚歩行ロボットとワイヤ牽引でロボットの自重を補償する移動支援装置を組み合わせ、凹凸のある急斜面を自在に移動できるロボットシステムを開発しています。クモは小さな生物ですが、非常に長い脚と自ら生成した糸を使って自分の何倍もある岩や木を上り下りできる卓越した移動能力を有しているからです。作業員の代わりに危険な作業を行う革新的なロボットシステムです。
液体や気体を送るポンプは、逆流を防ぐ目的でゴム製の弁が使われ、回転している部分を支持するために軸受けなどが用いられます。これらは常にこすれていますから、故障の原因になります。また、ゴムを使っていると低温環境（ゴムが硬くなってしまう）・高温環境（ゴムが溶けてしまう）では使うことができません。こすれているところをなくせば、故障の確率は下がりますし、低温／高温環境でも使うことができます。 人の耳には聞こえない高い周波数の振動を固体表面に励起し、その面と数十ミクロンの隙間を挟んでべつの面と対向させ、それらの面にちょっとした工夫を施すと隙間の中の流体が一方向へ流れ、ポンプのはたらきをします。ゴム製の部品は使いませんし、こすれるところもありません。このような構成のポンプで圧力や流量を増大させるために研究を行っています。また、超音波非接触回転機構の導入も検討しています。
高齢化率の高まりとともに、機械装置の操作を誤ることに起因する事故の発生が社会問題となっています。例えば、交通事故の件数は、近年は減少傾向を続けていますが、ペダルの踏み間違いによる事故件数は、一定数を維持しており、対策が必要です。とりわけ、高齢ドライバーのペダル踏み間違いが問題視されますが、公共交通機関が発達していない地方では、生活のための移動手段として自動車は欠かせないものです。 操作ミスなどのヒューマンエラーが起きても安全を担保する仕組みは重要ですが、それ以上にヒューマンエラーが起きにくいシステムを設計することが求められます。このような市場において、ユニバーサルデザインとして広く普及していく機器の開発が重要であり、万人が使いやすい機器のデザイン、さらには使用者に応じて調整可能な自由度のある仕様について研究しています。
厚生労働省によれば、要支援になった要因のうち高齢による衰弱、骨折・転倒、関節疾患が上位3 位であることが報告されています。これらは歩行能力の低下に関連しており、アクティブシニアが歩行能力の低下を防止することが重要です。しかし、歩行訓練には専門装置や専門家による指導が必要であることや、歩行動作は単調であるため訓練に対するモチベーションが低下しやすいという課題があります。 そこで、専門家の介入を必要としないこと、日常利用が可能なこと、楽しく訓練できることを目指した歩行評価・訓練システムの開発を行っています。具体的には、身体的個人差を考慮した目標歩容生成AI の構築と歩容フィードバック訓練システムの開発、実空間情報を反映したVR 映像生成AIによる歩行モチベーション支援システムの開発を行っています。また、それぞれの評価のためにモーション解析による歩容評価や生体情報計測による感情評価を行っています。
図は鼻笛の演奏の様子と実験結果のグラフです。鼻息で音楽を奏でる楽器ですが、とても単純な構造です。このような単純な構造で演奏ができる理由を調べました。この他には、ヴァイオリンのような擦弦楽器の弦の振動の特性等も調べています。また、スケートボードなどの推進方法についても調べています。 機械に関わらず身のまわりには、振動するものが多くあります。このような振動現象は共通する特性はあるものの実際の現象には様々な要因により、その原因を特定することが難しいものも多く見られます。このような、原因を謎解きの様にして解き明かしていくことと、そのメカニズムを理解した上でその応用を考えています。
機械の高効率化（省エネルギー化）と静粛性向上に寄与することを目指して、機械可動部のなめらかな運動を実現するための研究に取り組んでいます。 機械の高効率化に対しては、可動部の摩擦損失を低減させるために用いられる潤滑油について、光干渉を利用して0.1 nm 分解能で接触面間に形成される油膜厚さ（脂肪酸添加剤の1 分子の長さは2 nm 程度）を計測可能な実験装置を開発し、新素材を利用した潤滑システムの創成や新しい潤滑油の開発支援をおこなっています。 また、機械の静粛性向上に対しては、摩擦により生じる振動や異音を抑制するために、摩擦力の大きさや向きに着目した制振設計方法を確立し、静粛性の要求が高まっている自動車関連の機械要素への展開を検討しています。
同期現象とは、異なるリズムを持つものを何かしらの方法で繋げると同じリズムに引き込まれる現象です。同期現象には特別な制御なしに同じリズムに揃えられるという特長があり、機械振動分野だけでなく電気電子工学分野など幅広い分野で応用されてきました。しかしながら、発生メカニズムや所望の振動数・振幅にする方法が不明であるという問題点があり、同期現象を振動機械で上手く応用するには最適な設計値を勘や経験則などを使って試行錯誤的に探す必要があります。 そこで、本研究では全体で消費するエネルギーとやり取りするエネルギーに着目して、同期現象が発生するパラメータを効率的に調べる方法を提案しました。提案手法により、所望の振動数・振幅にするために最適な設計値を数式を用いて見積もることが可能になりました。現在はこの提案手法をもとに、同期現象を応用した振動搬送機などの最適設計手法の開発を行っています。
金属イオンを中心に、様々な構造を持つ有機化合物、あるいは無機化合物が結合してできた化合物は一般的に「金属錯体」と呼ばれている（高校の教科書では錯イオン）。錯体は金属イオンを取り巻く構造（何が結合して、どういった形をしているか）やその電子の状態でその性質が決まる。同じ金属イオンでもその環境で色や性質が全く違うものが得られる。特に、色の違いは鮮やかで非常に興味を引かれる現象である。しかも色が綺麗なだけで無く、非常に機能性の高い化合物であり、工業製品のみならず、天然物の中にも多く存在している。 求める性質が発現するような化合物をデザインし、狙い通りの化合物を合成する手法の開発も楽しいが、時には思いがけない新しい性質が得られるところに興味を感じて研究を行っている。これらの研究を通して様々な用途に対応可能な種々の分析技術の向上も行っている。
エレクトロクロミック（EC）材料の利点は物質の電気化学的な酸化還元により色が可逆的に変化する点にあり、これによりカラーフィルターを使わなくともカラー表示ができる電子ペーパーに応用展開が可能である。しかしながら、これら材料のほとんどはポリマー材料であり、応答速度やコントラスト等に問題を抱えている。 我々は、EC 特性を持つ液晶材料について検討しており、このような化合物ができれば、配向制御が容易になるため応答速度の向上につながると期待している。また、これまでのEC 材料の研究では酸化または還元のどちらか一方でのみ色を変化させる研究が主として進められている。そこで我々はカラー表示デバイスとしての応用を考え、一つの化合物で電気化学的な制御で多彩な色調の変化を期待し、酸化側と還元側そのどちらでも色調を変化可能な液晶性EC 材料の開発を行っている。
本研究室では、学校教育や社会教育で利用する体験型の教材・教具・カリキュラムなどの開発・提案をおこなっています。最先端科学技術の教育への応用や、基礎・基本を定着させるための指導方法を研究テーマとして、学校の授業をより良くすることを目的に研究しています。 そこで本研究室で対象とする分野は、 (1)技術教育・科学教育・情報教育に関する研究 (2)教師教育に関する研究 (3)環境教育・エネルギー教育に関する研究 (4)認知心理学に基づく授業分析 (5) ICT の効果的な活用を通した学力向上 などです。予測困難な未来に対して、感性を磨く体験的な学習活動を通して、身についた「知識」と「技能」が『知恵』として転移できるような教材やカリキュラムを提供したいと思っています。
職人技能を要する作業とロボットで自動化できる作業の間には未だ大きな隔たりがあります。我々の研究室では職人がどんなメカニズムで器用な作業をしているのかを調べるため、技能運動の繊細な力加減を計測する試みを進めています。 職人技能の運動解析技術とそれを再生する機械学習が統合されれば、研磨や組立ての教示コストが抜本的に削減可能になり、多品種少量生産へと自動化技術の範囲が拡張される可能性があります。その要素技術として （1）0.5g 重から100kg 重までを計測するHDR6 軸力覚センサ （2）道具の力加減を推定する信号処理技術 （3）位置と力の運動データベースから技能運動で再現すべき指令データを自律的に生成する技術 を開発しています。
現在、スマホやWi-Fi、IoT 機器など各種の無線通信システムの急速な発展と応用にともない、既存の電磁波周波数資源の効率的な利用と未使用の高周波数資源の開拓が進められています。電波を用いた様々な新しい事業の展開やさらなる高い周波数への移行に伴う様々な新しい研究課題が注目されています。 そこで、本研究室では、無線通信機器に欠かせない高周波回路、特に小型・高性能・多機能のマイクロ波・ミリ波フィルタ、アンテナ、パワーデバイダおよびそれらの複合回路の研究開発を通して、上記の課題解決に取り組んでいます。 優れた機能を持つ回路の提案、その電磁波動現象の解明、および新しい設計手法の構築を含め、基礎理論から工学的応用まで多岐にわたる研究を進めています。
無線通信技術のキーデバイスであるマイクロ波・ミリ波用平面アンテナの研究開発を行っています。平面アンテナの代表例であるマイクロストリップアンテナはプリント基板加工技術を容易に製作できるため、幅広く用いられています。 当研究室では、マイクロストリップアンテナのマルチバンド化、広帯域化、小型化、半導体素子を用いた特性可変技術などの高機能化、高性能化に取り組んでいます。また、準ミリ波～ミリ波で高利得・高効率特性を示す導波管スロットアンテナと平面アンテナを組み合わせた新しい平面アレーアンテナの研究も進めています。電磁界シミュレーションと実験の両面から研究を推進しています。
少子化・超高齢化の進んだ我が国では、増加し続ける高齢者層に対する様々な支援（介護、送迎など）を少ない生産年齢者層が担わなくてはならず、生産年齢者層が本来行うべき生産活動への影響が懸念されます。今後、我が国における生産年齢人口比率がさらに低下することに鑑みると、これまで以上の対策が必要になると考えられます。 本研究では、生産年齢人口比率がさらに低下する将来を見据えて、利用者の需要が集中しやすい施設を対象として、時間的かつ空間的なピークシフトに自然と誘導できるようなシステムを実現します。本システムにより、利用者側の需要を分散させることで、スタッフ配置の最適化・経費削減に加えて、ピーク需要に合わせた施設側への多大な設備投資（建造物、設置機器など）の削減、さらには我が国の抱える問題の一つであるサステナビリティ（持続可能性）の向上を目指します。
LSI（大規模集積回路）は、1mm 角から10mm 角程度の半導体結晶片にナノスケールの回路素子（トランジスタ）を組合せたディジタル回路を作りこんだものであり、素子数は規模の大きなものでは1 億個を超えるものもあります。様々な情報通信機器や家電、自動車などに組み込まれて信号処理や画像処理、数値計算、制御、記憶を担っています。小型で低消費電力のLSI は、IoT 実現にも不可欠な技術です。 LSI は多数の素子を活用した並列処理によって処理性能を高めます。LSIに実行させたい処理の特徴を見極め、高速かつ低消費電力でLSI が実行できる処理方式を考案し、LSI が最高性能を発揮する優れた設計を提案しています。また、より早く所望のLSI を入手するため、LSI 設計を自動化します。処理中に含まれる多数の演算の並列性を考慮して実行順序や割り当ての組み合わせをコンピュータで探索し、面積、速度、消費力などが最良のLSI を短時間で自動設計を開発しています。
製造業の生産ラインでは、品質と信頼性を維持するために全ての製品の表面や塗装面の欠陥検出が必須である。しかし、既存の計測器では検査スピードが遅い、または振動環境に弱いなどの理由で実用化が進まない現実がある。 これらの課題を克服するために、本研究室では光を用いることで非接触かつ非破壊に3 次元形状測定を高速に行う装置の研究開発を行っている。例えば2 次元断層像を2 次元カメラにリアルタイムで映して空間をスキャンする際に、その撮像をマイクロ秒（100 万分の1 秒）で完了することで、高速に移動または振動する物体の微細な表面形状も手振れなく鮮明に捉えることが可能になる。これをシングルショット3 次元奥行断面イメージングといい、インライン全数検査への応用が可能である。 さらに、本技術を発展させると、位置・構造・層毎にスペクトル情報が得られる。つまり物体を構成する構造毎に組成や材料解析を行うこともできる。
我々の社会においては、いろいろな所でディジタル画像が使われています。その種類は様々ですが、今では、それぞれの画像の品質を、ただその画像を入力するだけで、自動的に評価できるようになってきました。Image Quality Assessment（IQA）と呼ばれる技術がそれです。 これまでは、元々の参照画像がないと、画像の品質は評価できませんでした。最良の、画像の品質が何か、機械が知る必要があったからです。しかし、今では、機械が学習できます。学習能力を発揮すると、ただ劣化画像が入力されるだけで、その品質が数値化されて、出力されて出てきます。その数値は、1000 人にも及ぶ人が評価した数値と、ほとんど一緒です。もう、参照画像は必要ありません。 このIQA 技術は、類似する画像を探索するのにも利用できます。処理が高速化されれば、あらゆるシステムに掲載される可能性があります。
最近は音声認識や画像認識、データ処理などで優れたAI 技術が登場しています。一方で、そういった技術を実際に現場に適用すると、期待するほど性能が高くないと感じることが多いです。これは、AI モデルを学習する際に使用したデータと実際のデータに乖離が存在するためです。その乖離の原因として、マイクやカメラなどセンサ特性の違いやセンシング環境の違い、つまり雑音の種類の違いなどにより生じるものです。 私の研究ではそのような乖離をできるだけ小さくし、AI モデルの性能を最大限引き出すためのデータ解析技術・雑音除去技術を開発しています。加えて、これまでに様々な企業・機関と連携して研究する中で、できるだけ雑音や不要なデータが混入しないセンサ配置・環境整備に関するノウハウも蓄積しています。「信号処理の何でも屋」として、音声・画像を含む様々な信号に対する問題を多角的に解決しますので、ぜひお声がけください。
前から歩いて来た人を左右のどちらに避けようか迷ったことはありませんか？これから身近になる自動走行ロボットも、周囲の人の動きと調和して安全に移動できることが求められます。私たちは、カメラやLiDAR などのセンサを使って人の動きを計測する技術と、自律移動するロボット技術を統合して、同伴者と一緒に移動できるロボット車いすや、声で指示をしたり、荷物を入れたいときにそばに来てくれたりするロボット買い物カートなど、人と協調するロボットの開発をしています。 また、ロボットや情報デバイスを用いた人と人のコミュニケーションの支援についても取り組んでおり、例えば、コンサートで使うペンライトをIoT 化して自宅にいてもライブ会場に居るかのように盛り上がりを感じることができるシステムなどを作成しています。 これらのシステムのデザインには、人と人、人とシステムの関係を考える社会学の知見を活かしています。
ロボット・AI の社会進出が目覚ましい近況でも、ロボットやAI を取り扱いにくいと感じ、導入を見送る状況は多く見られます。特に、ChatGPT に代表される高性能AI は単なる文章生成にとどまらず、画像に映る物体を自動認識できるような高度な機能を示す反面、出力の安全性・信頼感に疑問を持たれることが多くあります。 私は、ユーザである人間に対し、ロボットやAIが自身のできること・できないことを感覚のレベルで分かりやすく伝える機能を実現し、「真に使いやすい」ロボット・AI の実現を目指しています。工学の力により社会的で利用可能なロボット・AI を社会実装レベルで開発し、社会学の知見も用いてユーザに対する影響を調査する研究を行っています。 また、ユーザの行動意図や感情、人通りの多い領域のようなユーザ・周辺環境の文脈情報も必要になるため、カメラ映像やレーザ距離計（LiDAR）、温度センサなどの様々なセンサのデータから、目に見えにくい人や環境の状態を推定する研究も同時に行っています。
人工知能（AI）や機械学習は、画像認識やインターネット広告などに利用されており、私たちの生活に欠かせない技術となっております。一方で機械学習には、学習という事前の準備が必要です。学習には多くの計算時間や消費電力が必要となることが、近年の大きな問題となっております。この問題を解決するのが、リザーバーコンピューティングと呼ばれる新たな技術です。 リザーバーコンピューティングは、学習が簡単であるために、少ない計算量と低い消費電力で実装できることが大きな利点です。身の回りにあるスマホや家電などの端末での機械学習（エッジコンピューティング）が容易に実現でき、今後ますます普及していくと期待されています。当研究室では、光を用いたリザーバーコンピューティングの研究開発を行っています。レーザに入力信号を加えると複雑な光出力信号を生じますが、この複雑な応答波形を用いてリザーバーコンピューティングを実現しています。
非接触で多くの情報が取得できるカメラは有用なデバイスですが、撮影する対象が遠いと空間分解能が下がってしまうという問題があり、カメラを用いたユーザーインターフェース（UI）システムや人工現実感（VR）システムは利用条件が限定されていました。 これに対し、我々は視線方向を高速に切り替えることができる超高速アクティブカメラを用いることで、従来ハードウェアの制約を超えたUI/VR システムの開発を進めています。このカメラを用いることで広範囲・高分解能のセンシングが可能になるだけでなく、マルチスレッド制御により複数箇所の望遠画像を同時に取得することができます。 これまでに、遠距離からでも手指の細かな動きを用いた操作が可能な空中マルチタッチインターフェースや、HMDを装着したユーザーが遠隔地の映像を拡大して見ることができるVR 遠隔拡大視システムを開発しています。これらの技術により、UI やVR の新たな可能性を切り開くことを目指しています。
飛行機の制御プログラムや銀行のATM など社会インフラであるソフトウェアは、ユーザとやりとりをしながらサービスを提供するシステムです。このようなシステムはリアクティブシステムと呼ばれています。 リアクティブシステムの構築や検証にはその設計図となる仕様が重要です。仕様通りにソフトウェアが稼働するかを検証することでソフトウェアの安全性を確保します。しかし、仕様自体に不備や不整合があると、検証自体無駄になってしまいます。そこで、仕様自体に誤りがないかを調べる研究を行っています。特に、仕様に様々なソフトウェアに対する要求が含まれてしまうと、ソフトウェアが存在しないこともあります。そこで、仕様通りに稼働するソフトウェアが存在するかを調べる研究も行っています。 その発展として、仕様からソフトウェアを自動合成する研究も行なっています。自動合成することで効率的に安全なソフトウェアを作ることができます。
私達の身の回りでは多様な情報通信機器が使われるようになり、様々な場所や状況下で通信が行われるようになりました。また、Web 会議システムを利用した通信に代表されるように、単一の送受信者だけでなく、複数の送受信者による通信を行う機会も増えています。このような様々な通信に対して、通信速度をどこまで速くできるのかや、その際に用いるデータ圧縮の圧縮率をどこまで小さくできるのかといった理論限界について研究しています。 私はこれまで、送信者同士が非同期的に通信を行う場合や、通信データの一部をあらかじめ保存しておける補助的なキャッシュメモリが受信者側で利用できる場合など、実際の状況を仮定した通信に対する理論限界を解明してきました。理論限界を解明することで、そのような通信を行う通信システムを開発する際の指標となったり、理論限界を達成するための通信方法についての知見を得たりすることができます。
位置座標を有する情報が爆発的に増加する昨今において、多種多様な地理情報が日々生成されています。これらの情報の利活用が学術上でもビジネス上でも求められています。従来では、地理情報は地理情報システム（Geographic Information System, GIS）により一元管理・利用がなされてきましたが、このようなシステムではビックデータの対応が難しい点が課題です。 そのため、ジオコンピュテーションや、AI を組み合わせたGeoAI と呼ばれる情報学的なアプローチにより、効率的に地理情報ビックデータを分析し、社会や環境の諸課題の解決に向けた研究に取り組んでいます。
人工知能や機械学習、シミュレーション技術は私たちの生活を大きく変えてくれます。一方で、大量の電力使用による環境負荷や学習データの大規模化など、問題点もあります。これらの情報処理の大幅な効率化を目指すために、私は色々な数学の分野を広く眺め、使えそうな技術を見つけ、工学的に応用可能な形に磨き上げる研究をしています。 まだ研究途上ですが、双対性やKoopman 作用素と呼ばれる数理を使って、予測や制御を数十倍も高速化したり、人工知能技術に利用されるニューラルネットワークを圧縮したりできます。また、対象に関する知識を利用した少量データでの機械学習も目指しています。他にもアニーリング型と呼ばれる量子コンピュータに関連した研究や、確率的な現象に対するシミュレーションや推定の研究もしています。 使える数理を見つけ、磨き上げることには苦労もありますが、大学ならではの、数理に基づく基礎技術を目指しています。
私たちの身の回りには、最適な答えを見つける必要がある問題がたくさんあります。例えば、配送の経路計画、工場での作業スケジュール、自動車の構造設計もその一つです。 これらの「最適化問題」を解くために、私は進化計算という人工知能技術を研究しています。進化計算は、生物の進化の仕組みを模倣して、試行錯誤を繰り返しながら優れた答えを見つける方法です。進化計算は、数学的なアプローチで解くことが難しい複雑な最適化問題であっても高精度に汎用的に解くことができる強みがあります。私は、並列計算機を活用した進化計算の高速化や、進化計算に機械学習を組み合わせることでより効率的に最適な答えを見つける手法を研究しています。 また、複数の目標があるような多目的最適化問題に対して、効率的に解を求めるアルゴリズムの研究に取り組んでいます。
ネットワークという言葉は様々な対象に対して使える言葉で、ネットワークという言葉からインターネットのようなコンピュータネットワークを想起する人もいますし、SNS 上やリアルの人間関係のネットワークを想起する人もいます。ネットワークの本質はものごとの関係やつながりを網（= ネット）のように可視化するデータ構造で、上記以外にも地図情報、分子内の原子結合、SNS・社内・顧客のコミュニティ、商品・コンテンツ・知的財産の関連性など様々なものがネットワークデータとして表現されます。 我々の研究室では、このようなネットワークデータを生成AI の力を活用して解析・予測する技術を強みにしています。技術の応用例としては、地図情報のデータを解析して交通渋滞の予測や観光地の推薦に活用したり、SNS の人間関係や商品の関連性のデータを解析して売れ行きの予測やマーケティングに活用したりすることが挙げられます。
