奥村 圭祐

マルチエージェント経路計画における環境最適化

グラント番号：JPMJAX22A1

研究者

奥村 圭祐

研究概要

マルチエージェント経路計画(MAPF)における環境最適化の技術開発に取組む。様々な数理最適化の技術を用いて研究に取組み、シミュレーションと実機実験によって概念実証と有用性の実証を行う。これまで手動で行われていた環境設計を自動化し、工場等でのロボット群活用を効率化・安全化することを目指す。

桶谷 龍成

深層学習を利用した分子性結晶のキラリティ判別

グラント番号：JPMJAX22A2

研究者

桶谷 龍成

研究概要

キラル結晶の顕微鏡写真に対して、深層学習を利用したキラリティの高速判別システムを構築します。従来、結晶性固体のキラリティは分光学的手法を用いて評価されてきました。しかし、結晶の異方性に起因する信号の除去が難しく、高速測定は現実的ではありません。本研究では、深層学習の特徴を利用して、結晶の検出からキラリティの判別までをEnd-to-endで学習できるシステムを目指します。

加藤 淳

AIを活用した創造性支援環境による創作文化の構成論的研究

グラント番号：JPMJAX22A3

研究者

加藤 淳

研究概要

人々がAIを活用しながらコンテンツ創作を行いたいと思える創造的な社会を実現するためには、コンテンツが次の創作を触発する持続可能なエコシステムの形成が重要です。本研究では、そうしたエコシステムにおいて人々とコンテンツが織りなす創作文化が果たす役割に着目し、コンテンツの創作・流通過程を支援する「創造性支援環境」を実現することで、創作文化を工学的につくり支えるインタラクション技術の確立を目指します。

河野 誠也

特許文書読解支援のための談話構造解析基盤の確立

グラント番号：JPMJAX22A4

研究者

河野 誠也

研究概要

本研究では、特許文書の構造、特に特許の請求項間の参照・被参照関係を、知財的視点からきめ細やかなレベルで同定するための談話構造解析モデルを実現し、当該発明における技術的範囲を理解・分析するための解析基盤を提供することを目指す。

小島 駿

深層学習による無線通信・レーダ信号処理融合技術の創出

グラント番号：JPMJAX22A5

研究者

小島 駿

研究概要

IoT技術の著しい発展に伴い、無線通信需要の増加に加え、電波のレーダ用途が重要な社会インフラとして注目されています。こうした背景から、無線通信・レーダに使用可能な周波数帯域は逼迫しており、スペクトルの輻輳は喫緊の課題となっています。本研究では、信号の波形形式に着目し、無線信号の特質に適った深層学習構造を導入することで、高速な無線通信と高精度なレーダ信号処理を共存させる新たな方式の創出を目指します。

小林 里瑳

超長期観測に基づく土地所有理論の相互動学化とその刷新

グラント番号：JPMJAX22A6

研究者

小林 里瑳

研究概要

本研究では，不動産登記全部事項の自動的なデジタル化と，観測誤差を考慮した行動モデルの構築を試みる．電子化された不動産登記全部事項書類のレイアウト検出と検出したテキストボックス内の文字認識に取り組む．次に一般状態空間モデルによるモデリングを試みる．モデルは，レイアウト検出と文字認識によって観測されたデータのベクトルと，システムモデルで推定された状態ベクトルの誤差を学習する学習モデルを適用する．

小松 瑞果

聴覚的注意のモデリング：動的因果モデルと深層学習の連携

グラント番号：JPMJAX22A7

研究者

小松 瑞果

研究概要

外界から与えられる音のうち一部を選択する機能を、聴覚的注意と言います。聴覚的注意の既存モデルは、音そのものに着目するボトムアップ型と、聴取タスクに着目するトップダウン型に大別されます。しかし、近年はデータ計測技術の進展などを背景に、両者を統合した、より高度なモデル化手法が望まれています。そこで、本研究では動的因果モデルや深層学習などを含む数理的手法や情報技術を連携させ、この問題に取り組みます。

白木 隆太

超多次元情報を活用する知的フォトニックネットワーク

グラント番号：JPMJAX22A8

研究者

白木 隆太

研究概要

超多次元情報を用いた知的ネットワーク制御方式を確立し，フォトニックネットワークの大容量化を実現する．このために，「光監視技術の開発」，「光信号の知的制御技術の開発」，及び二つの統合技術の開発に取り組む．フォトニックネットワーク特有の制約下において，高度な光監視技術により得られる，膨大かつ多様な情報群から特徴量を抽出し，最新の機械学習アルゴリズムを用いて，フォトニックネットワークの知的制御を行う．

末岡 裕一郎

Self-Attention Neural Networkで切り拓く革新的な群ロボットシステム学

グラント番号：JPMJAX22A9

研究者

末岡 裕一郎

研究概要

本申請研究では，自然言語処理技術：Transformerを応用することで，群ロボットシステムにこれまでにない頑健性，柔軟性，拡張性を与える革新的な群ロボットシステム学を提示する．具体的には，群ロボットによる物体の協調搬送問題に対し，ロボット数の変化や搬送物の数や質量の変化に対応できるニューラルネットワークを設計し，実機検証を通じて本申請研究の妥当性を検証する．

内藤 識

公共分野での「信頼されるAI」活用に向けたシステムの創出

グラント番号：JPMJAX22AA

研究者

内藤 識

研究概要

多くの日本の自治体が、AI活用を模索しています。しかし、公共分野でのAI 利用について、人権を侵害する可能性があるという多くの指摘があります。デンマークは、世界有数にデジタル化が進んだ国家で、人権の尊重や透明性の確保を重視しつつ、AIを公共分野で活用しています。本研究では、比較法対象とするデンマークの公共分野で使われているAIの技術的・法的システムのどこが日本の参考となるのかを明らかにします。

中西 俊之

鎮痛の自動化に向けた術後の突出痛予測AIの開発

グラント番号：JPMJAX22AB

研究者

中西 俊之

研究概要

本研究では、術後の痛み増強をリアルタイムに予測するAIを開発します。手術を受ける患者を対象に、新たに開発する痛みの連続的な評価方法と生体信号計測に基づいて、術後の痛みの増強を検知・予測するAIを開発します。開発するAIは、深層学習を活用した異常検知アルゴリズムを採用します。さらに、開発したAIをスマートフォンアプリとして実装して、臨床現場での有用性を検証します。

濱屋 政志

ソフトロボ・触覚・学習を活用した手応えに基づく自動組立の革新

グラント番号：JPMJAX22AC

研究者

濱屋 政志

研究概要

本研究は、不確実な環境下においてもロボットが部品組立作業を遂行できる制御手法の構築を目的とします。柔軟要素を手首に持つロボットが環境と相互作用し、組立作業のサブタスクの到達を触覚情報から手応えとしてとらえ、機械学習により手応えを推定する手法を構築します。本研究では、ペグ挿入作業を対象とし、未知の部品や把持位置においてもロボットが瞬時に適応し、作業を遂行できることを確認します。

原口 大地

ビジュアルデザインインフォマティクスの創出

グラント番号：JPMJAX22AD

研究者

原口 大地

研究概要

デザイナーは暗黙的・経験的知識に基づいて様々なビジュアルデザイン（フォント，ロゴ，ポスターなど）を作成しています．私たちが，日常で観測できる例として，「温かい」という印象を表現する際には赤色が利用されていることなどが挙げられます．本研究では，ビジュアルデザインに対して画像解析技術および機械学習技術を適応し解析することで，デザイナーの暗黙的・経験的知識を定量化することを目指します．

福重 春菜

個人特性を考慮したナースコール発生予測モデルの作成

グラント番号：JPMJAX22AE

研究者

福重 春菜

研究概要

質の高い看護を提供するには、看護師が患者の個人特性を把握していることや、看護師に十分なケアのための時間が確保されていることが重要です。本研究では、看護業務の遂行に与える影響が大きいと言われているナースコールに着目し、その発生予測モデルを作成します。それにより、より効果的・効率的なナースコール対応方法を提案することで、より患者のニーズに沿った看護提供ならびに看護師の時間確保を目指します。

Phua Yin Kan

AI駆動型機能性高分子インフォマティクスの創成

グラント番号：JPMJAX22AF

研究者

Phua Yin Kan

研究概要

機能性高分子は燃料電池や二次電池等の部品に使われる重要な材料です。本研究では燃料電池用の機能性高分子を舞台にグラフニューラルネットワークと注意機構を駆使し、データセントリックに物性値予測及び予測論理を解釈可能な機械学習モデルを構築します。他の機能性高分子材料へも適用可能なモデル構築手法を確立することで、新材料開発の期間やコストの削減を可能にする機能性高分子インフォマティクスを創生します。

松本 啓吾

FEPに基づく感覚特性の推定と感覚情報提示の最適化

グラント番号：JPMJAX22AG

研究者

松本 啓吾

研究概要

本研究では，バーチャル環境の隠れ状態と心理・行動・生理・脳機能計測から得られた観測データを用いて自由エネルギー原理に基づく感覚特性推定モデルにより個々人の感覚特性を推定し，個々人に最適化した感覚情報提示を行います．本研究はバーチャル環境において感覚情報を個別最適化し提示するインタフェースの実現に加え，現実世界における感覚過敏や感覚鈍麻といった感覚特性にかかわる問題の解決に繋がることが期待できます．

三浦 崇寛

学問における知識の空白領域が果たす役割の解明と論文探索への応用

グラント番号：JPMJAX22AH

研究者

三浦 崇寛

研究概要

AI技術を活用した関連研究探索技術を支える基礎理論として、新しい知識は既に注目されている知識の周囲から生まれるという知識のバンドワゴン効果が知られています。一方で、まだ繋がりが知られていない知識の空白領域の活用は、事例の一般化に課題があり発展途上です。本研究は、学問における認知の遅れに着目することで知識の空白領域を同定し、研究者が知識の空白領域を活用するための論文探索技術の社会実装を目指します。

三森 隆広

未知を認識する汎用血球分析AIの開発

グラント番号：JPMJAX22AI

研究者

三森 隆広

研究概要

末梢血や骨髄に含まれる血球を自動的に鑑別できる AI システムの構築は重要な課題ですが、多岐に渡る形態の正確なアノテーションや、様々な撮影環境におけるデータ収集に困難を伴います。本研究では、未知の状態を認識できる AI 手法を開発し、人手による詳細な分類を想定せずにスクリーニングを可能にする技術の構築を目指します。また、有効な分析のための解釈性技術や、環境変化にロバストな手法の開発に取り組みます。

八木 拓真

大規模言語モデルからの知識抽出に基づく視覚スクリプトの創成

グラント番号：JPMJAX22AJ

研究者

八木 拓真

研究概要

動画像から場面に対応したスクリプト（典型的な事象系列）を予測するモデルを開発します。現行の動画像認識モデルは画像に見える事物の認識には優れていますが、その背後にある文脈を十分に扱えているとは言えません。本研究では、シーンから類推できるスクリプト知識を大量の文章で訓練された言語モデルより抽出することで、人が詳細な指示を与えずとも自らすべき行動を提案できるような「場を読める」AIの実現を目指します。

山口 諒

AIでリアルタイム制御する進化生態系の確立

グラント番号：JPMJAX22AK

研究者

山口 諒

研究概要

生命科学では、個体群や細胞集団の不均一性が強く、その相互作用関係も複雑です。そのため、将来のダイナミクスを予測することには様々な困難が伴います。本研究では、酵母の連続培養系を人工生態系とみなし、薬剤や金属イオン等の有害環境に対する耐性変異の獲得誘導や、競争する多種の共存などの複雑な生命現象を、リアルタイムな時系列データ取得とAIの組み合わせにより自動で制御する技術基盤の創出を目指します。

山崎 貴大

多元磁気雑音解析によるナノコンポジット磁歪材料の鉄損モデル構築

グラント番号：JPMJAX22AL

研究者

山崎 貴大

研究概要

磁性物理と情報科学に基づく磁気雑音解析手法を新たに提案することで、モータ用磁性材料のエネルギー変換効率を決定づける鉄損起源の解明を目指します。具体的には、磁気歪みを介して行われる鉄損現象における、ナノ構造とマクロ磁気機能の相互接続をデータ駆動的に実現します。特に、機械学習により可視化した鉄損要因を物理に根差した特徴空間上で定式化することで、モータ高効率化を実現する新しい材料設計指針を確立します。

横山 岳

農業生産技術開発の加速化を実現するハイブリッド光合成モデルの構築

グラント番号：JPMJAX22AM

研究者

横山 岳

研究概要

植物の光合成は，農業生産を決定づける生理プロセスです．気候変動による異常気象の頻発化によって農業生産が不安定化している中で，将来的な環境の変化に対する光合成応答を定量的に予測可能なモデルが必要と考えられます．そこで本研究では，光合成の機構的モデルとANNモデルを組み合わせせることで，モデル構築が容易ながらも説明性や外挿性の高いハイブリッド光合成モデルを畑作物を対象に構築することを目的とします．

横山 光

AIによる深部神経組織の運動時非侵襲計測～脳波・筋電図の限界突破～

グラント番号：JPMJAX22AN

研究者

横山 光

研究概要

全身運動時に脳深部と脊髄神経細胞を非侵襲的に調べるため、脳波・筋電図と深層学習を融合させた深部神経組織の非侵襲活動推定の実現に挑みます。さらに、歩行時の大脳皮質-脳深部-脊髄ネットワークを解明することで提案手法の運動制御のシステム神経科学的理解への有用性を示します。これらにより脳波・筋電図の開発から約100年間到達できずにいた計測領域を開拓し、当該機材が使用される広範な研究分野に革新をもたらします。