展示テーマ

ナノカーボン材料を用いたチップ上の光デバイス・電子デバイスを開発しています。デバイス開発・計測はもちろんのこと、得られた物性の理論的な解明、さらにはそれらの実用化研究も進めており、ナノサイエンスの基礎から応用を幅広く手掛けています。今回は、量子デバイスを中心にご紹介します。

人と人、人とAIシステムの相互理解に向けたインタラクション技術について展示・説明します。聞き逃しなどで生じる誤解の可能性の発生を指摘するシステムSCAINsプレゼンター並びに、店舗内での接客ロボットを想定した、少数サンプルでの顧客の好み推定と商品推薦を行う技術を中心に展示を行います。

人と共生できるAIには，日本ならではの「おもてなし」の能力が必要不可欠であり、この能力は次世代型AIである高度な自律性と汎用性を持つAIそのものです。今回は「おもてなし」のコンセプトデモと、自律汎用AIの中核である、AIが状況を理解しての適切な行動を選択する技術をわかりやすく説明します。

本展示では、データセンタ・AIネットワークのさらなる高速化に必要とされる光インターコネクションのためのポリマー光導波路デバイスの展示、ならびにその作製法であるモスキート法の実演を致します。これらの導波路が可能にする高密度３次元光配線技術をご紹介します。

シリコンフォトニクスなどと集積が可能な超多波長光源である集積光周波数コムについて紹介します。集積光周波数コム光源による波長多重光伝送とテラヘルツ波伝送についてそれぞれ説明します。

本プロジェクトでは、小型で可搬なマイクロ光コムデバイスの開発を行っています。高速・大容量な光通信用の多波長光源など多くの応用が期待されているマイクロ光コムを手のひらサイズに小型化することで、産学連携とさらなる利用促進へ向けた様々な試みについても紹介します。

様々なアプリケーションが搭載されたイヤホン型デバイス（ヒアラブルデバイス）が注目されていますが、複数のアプリケーションを自在に操作し、内部情報を保護することも必要となります。本研究では、デバイス入力システム/ユーザ認証手法の開発を進め、快適・安全にヒアラブルデバイスを使える社会を目指しています。

2022年に発足したサスティナブル量子AI研究拠点では、量子コンピューティングとHPC・シミュレーション技術の融合によるサスティナブルなAI技術の開拓に取り組んでいます。本ブースでは、テンソル形式による量子古典融合計算などの開発に取り組む量子埋め込み班の活動について報告します。

サスティナブル量子AI研究センターでは、量子ソフトウェアとHPC・シミュレーション技術の融合により、サスティナブルなAI技術を開拓するべく研究を進めています。量子機械学習、量子埋め込み、量子最適化、量子HPCそれぞれのトピックにおける最近の研究報告を行います。

量子技術を成功に導くには、光量子であるフォトンの正確な操作が鍵となります。本プロジェクトでは、膨大な情報量を持つフォトンの計測データ（光のビッグデータ）を遠隔地間で共有することで、生命医療、情報ネットワーク、基礎理工学の各分野で、新しい量子計測・量子通信技術を確立することを目的とします。

音響信号を用いて人の三次元姿勢（身体の各関節位置の三次元座標）を推定可能な手法をご紹介します。計測用の信号を発するスピーカーとマイクとの間に位置する人が動くことで、音場に変化が生じます。提案手法では、その計測信号を入力として、深層機械学習技術に基づき人物三次元姿勢推定を行います。

イベントカメラという，時系列的な輝度の変化のみを捉えるカメラを用いて手指や全身を含む人物の形状や姿勢の推定を行う手法を紹介します。イベントカメラの特徴を活かして、暗所環境や高速な計測が必要なシーン、省電力に計測を行いたいシーンにおいても人物の状態推定を可能にします。

材料開発をはじめとした各種製造業におけるDX推進により、ブラックボックス最適化の需要がますます高まっています。我々は、機械学習技術とイジングマシンとを組み合わせたブラックボックス最適化手法FMQAと呼ばれる方法を提案し、その応用範囲を広げる研究開発を行っています。

量子コンピュータと従来計算機とを組み合わせた「量子・古典ハイブリッド計算システム」の構築を目指した研究開発を行っています。特に、量子・古典ハイブリッド計算システムのポテンシャルを最大限引き出すためのアルゴリズム構築ならびに量子・古典ハイブリッド計算システムに適した応用探索を進めています。

量子コンピュータや各種の量子デバイスがつながれたネットワーク、すなわち量子ネットワークの実現を目指して、長期的な研究に取り組んでいます。

身近なデバイスから脳活動・宇宙までを解析するマルチモーダルAI技術を紹介します。画像と言語の基盤モデルを用いた実世界検索エンジン、専門家予測を凌駕するAI太陽フレア予測技術、脳波の深層学習と大規模言語モデルによるBMIシステム、画像キャプション評価システムを展示します。

アナログ光ファイバ無線（RoF）システムについて、大電力伝送光ファイバ無線技術、遠隔多チャンネルアンテナ技術、狭小セルに対する高機能RoF制御技術を開発しています。これにより、周波数利用効率の向上、RoFシステムのキャリア間共有の実現、基地局信号処理部の低消費電力化を実現します。

レベル４以上の自動運転では、多数のセンサが搭載され、数十Gbpsの情報をセンサから車載コンピュータに伝送する必要があります。電気配線では、電磁的環境やケーブル性能から大容量化が困難であり、光技術の利用が必要です。高信頼な車載光ネットワーク構成を提案して、原理確認実験を行いました。

意図せず電源が切れてしまったとしても電源復旧後に何事もなかったかのように動作を継続できるノンストッププロセッサNVIOC、分散制御に必要な機能を集積した分散リアルタイム処理用プロセッサRMTP、リアルタイム通信Responsive Link、それらを集積した各種SoC/SiPについて紹介します。

イベントカメラは，画像空間のエッジの動きに非同期的に反応し、高速、高ダイナミックレンジ、低消費電力などの利点を持つ新しいビジョンセンサです。本展示では、イベントカメラを用いて物体やシーンの動きを精度良く効率的に捉えるための最新のセンシング手法を紹介します。

画像AI技術による人物動作解析は、現在、セキュリティ用途や工場等、様々な場面で利活用が進んでいます。本展示では、ゴルフや野球など、様々なスポーツ現場において活用可能な画像AI技術について、最新の研究事例を紹介いたします。

⼈⼯知能が⾼度な情報処理をするためには、学習に⽤いるデータが必要になります。⽥中研究室と石黒研究室では、新材料で構成された低消費電力・高集積可能なデバイスを⽤いて⽇常空間内の様々な物理的・化学的なデータのセンシングを⾏っています。

村田研究室では、生成AIを利用したロボットの知能化技術に関する研究を行っています。具体的には、将来の状況予測が可能な「世界モデル」やロボットを自由に遠隔操作して取得する「プレイデータ」の学習の応用事例等を紹介します。

適切なデータが提供されてこそAIは機能します。本研究は、AIに提供する信頼性の高い情報を安全かつ高速に探索する技術です。具体的には、潜在的な情報源であるデータベース等を緩やかにグラフとして相互接続する情報ネットワーク構築技術と、高い透明性と安全性を兼ね備えたパーソナライズ可能なグラフ解析技術です。

本研究では、LiDAR（Light Detection And Ranging）を用いた見守り技術を紹介します。LiDARを用いることで、カメラと違いRGB画像を用いないためプライバシーを守りつつ、転倒などの検出が可能です。また、歩行の不安定性や人物特定など、様々な応用が可能です。

本研究では、ミリ波レーダを用いた見守り技術を紹介します。カメラのようなRGB画像を用いないため、プライバシーを守りつつ、転倒などの検出が可能です。自宅や病院、介護施設等、様々な場所で使用可能です。

本研究では、AIを用いた認知症検出技術を紹介します。顔画像を直接用いるのではなく、FaceMeshを用いて得られる顔のキーポイントに基づき認知症を検出します。そのため、プライバシーを守りつつ、環境光などによる影響を除去できます。また、音声やテキストなどからも認知症を検出することが可能です。

本ブースでは、事実上あらゆる立体を自動で折る技術Inkjet 4D Printを紹介します。これは、インクジェット印刷を施した熱収縮シートを加熱することにより、従来手作業で折ると1時間〜10時間ほど必要だった折紙を10秒程度で折る技術です。会場では、折紙の変形デモと展示を実施します。

近年フィジカル空間からの膨大な情報をサイバー空間に集積し、解析しフィードバックするサイバーフィジカルシステム(CPS)が提唱されています。本研究では動的に変化する道路状況を把握し、ロケーターを元にした特定の位置にいる車両グループを制御するネットワークコントロール型自動運転の可能性を紹介します。

自動運転車が安全でかつ効率的に車間通信や経路探索を行うための制御について研究しています。自動運転による交差点通過や車道のレーン変更で生じる、衝突やブレーキの多発などの問題をシミュレーションを用いて検証し、適した通信プロトコルや経路制御を考えます。

ダイヤモンド量子センサにより、マイクロスケールの微細回路に生じる電流／温度の２次元空間分布を高感度に可視化する技術を紹介いたします。半導体集積回路を始めとした、各種回路の故障解析や熱解析に応用可能です。

慶應義塾大学では2023年9月から総務省の支援の下に、アカデミア、企業、キャリアが共同で利用できるオープン研究センターを開設しました。そこには、世界初の光のとおるコアが空気の空孔コアファイバーを敷設して、超低遅延ネットワーク等の実験が行えます。

本研究は、再構成可能なハードウエアをネットワークのエッジに置き、必要な情報をリアルタイムで中央のNOCに集め、そこにデジタルツインを作成して、トラヒックを集中的に防御します。ノン研究はNEDOの支援をうけ、アラクサラネットワークスと共同で研究を行っています。

新機能、空孔コアファイバーは、今までの常識を打ち破る超多波長ネットワークの可能性があります。一人1波長で波長ダイレクトパスを作ると、帯域の自由度に加え、超低遅延通信が可能です。現在、超多波長ネットワーク実現のためのアーキテクチャ、スイッチ、そして、波長多重方法（ラマンシフトを克服する）を狙います。

「応用抽象化と総合デザイン」は自然現象に対して「無限」に細かくアナリシスを行う理学と、人工物を付加して所望の機能をシンセシスする工学について、両学問の強みを最大限に活かすことを目指す新しい概念です。複雑化された機能をシンプルに実装するための波動制御や要素記述法について紹介します。

大気中の微小な粒子は生体に曝露され健康に悪影響を及ぼすと懸念されていますが、粒子の有害性を決める要因は未解明です。当研究室では、独自性の高い様々な手法を用いて粒子状物質の有害性の謎を解く鍵を探しています。また国内外の環境問題の解決に、当研究室の持つ環境計測技術の知見をもって貢献したいと考えています。

奥田研究室は、フィルトレーション技術により社会・産業・地球環境への貢献を目指す株式会社ROKIと共に、新機能フィルターの開発を進めています。本研究では水溶性ポリマーの膜強度や耐久性を向上させ、医工連携分野を含めた幅広いアプリケーションへの展開を目指します。

環境大気中に浮遊するエアロゾル粒子はイオンと衝突して帯電します。この帯電粒子が半導体に付着すると、静電気でホコリを集め、基板を損傷する可能性があります。その影響を評価するためには、帯電粒子の計測手法の確立が重要です。本展示では、個別粒子分析と平行電極板を用いた2種類の計測法を紹介します。

SD（持続可能な開発）に関心のある関係者が集ってその知見や経験を共有することができるオンラインSDGsプラットフォームの開発を行っています。産官学民連携の枠組みの構築を通してオープンイノベーションを促進し、以てSDGsの達成や持続可能な世界の実現に貢献できるような研究開発活動に取り組んでいます。

高いレベルでの効率と安全の実現が求められる産業において、生産的活動を犠牲にせず、安全を維持・向上させる”生産的安全”の実践手法を開発しています。ここでは、AIを活用して実践した研究事例について紹介します。

ユーザ・エクスペリエンス（UX）は、手に取ることができない、見ることもできない、本来はユーザしか知りえない”価値”です。この展示では、製品・サービスのUXを、それらのデザインプロセスにおいて予測的かつ定量的に推定する手法について、企業との研究事例を交えて紹介します。

構造物の欠陥等の劣化を超音波により検知し定量的に評価する非破壊評価手法、振動・騒音伝播を遮断するメタマテリアル、機械系と電気系の連成等を利用した振動低減、振動によるエネルギーハーベスティング（環境発電）、さらに超音波洗浄や医療応用を目指したバブル挙動解明など、振動・波動の研究に取り組んでいます。

地方自治体や農研機構と共同で進めているスマートタウン・農業を例にスマートコミュニティに関する研究成果および実証について紹介します。この取り組みでは地域情報を取り扱うスマートコミュニティインフラを用いることで情報の匿名化・共有・公開管理などの統括管理を行い、地域密着サービスを安全かつ柔軟に展開します。

本ブースは、脱炭素型まちづくりを支援するプラットフォームを紹介します。建物・街区・都市の各レベルにおいて、炭素排出量の現況や脱炭素施策の効果をシミュレーションし、可視化するGISベースのツールです。行政の政策検討、建物管理におけるBEMSの活用、市民団体の脱炭素取組をエビデンスベースで支援します。

人間の認知・行動特性に基づいて、ドライバーの運転支援や自動運転中のドライバーへの情報提供、自動運転車の意図や状態を周囲交通参加者に表明するためのHMI(Human Machine Interaction)の設計や評価に関する研究に取り組み、様々な提案を行っています。

グリーン発電（例えば太陽光）で瞬間にブロックチェーンに発電量、時間、位置が記憶されます。このコントラクトを、ユーザ側が確保できればグリーン電力を利用したと定義されます。距離により、近場のエネルギーを利用し、地消地産を促進し、また、コントラクトは３０分で消滅させることで、同時同量制御ができます。

滑川研究室では制御理論のアプローチにより、Cyber Physical and Human System の研究を行っております。特に、分散型電力ネットワークの制御、マルチUAVの分散協調制御、分散推定理論に基づく電力ネットワーク、社会インフラや超スマート社会の最適管理に関する研究を推進しています。

現在、様々な分野でデータ解析の活⽤が注⽬されています。経営やマーケティング分野では、市場環境や顧客調査データ、Web環境を⽤いたデータ分析が⾏われています。スポーツ分野でもデータ解析の活⽤が実践されています。ここでは、顧客満⾜度の数値化、経営、マーケティング、スポーツ等のデータ解析を紹介します。

慶應義塾大学先端生命科学研究所にて開発されたシースレスCE-MS法をベースに、メタボローム解析などのオミクス解析の高感度計測が可能となる新規インターフェイスの製造・販売を行っています。

当本部にはオープンイノベーション部門、スタートアップ部門、知的資産部門、戦略企画室があり、これらの組織が協働して大学の研究成果の社会実装を推進しています。各々の部門の役割や取り組みについてご紹介致します。研究成果の社会実装や大学発スタートアップにご興味がある外部の方のご来場をお待ちしてます。

文部科学省「地域中核・特色ある研究大学の連携による 産学官連携・共同研究の施設整備事業」において整備を進めている、矢上キャンパスのオープンイノベーション施設「YIL」、信濃町キャンパスのインキュベーション施設「CRIK信濃町」について紹介します。

デジタルミラーアレイと自由形状マイクロレンズアレイを組み合わせることで、3D ボリューム内で光強度を制御できるコンパクトな光学システムが開発されました。これで、光遺伝学による脳治療や光ピンセットによる細胞操作など、医療分野でのさまざまな応用が可能になります。

環境・健康に向けた、より簡単な化学・バイオセンシングデバイスの研究を行なっています。当研究室では、安価で使い捨て可能な紙を基板とし、作製方法に印刷技術を応用することで、フレキシブルなデバイス設計及び大量生産の実現を目指しています。

抗体医薬品の市場規模が拡大する一方で、薬価が高いことが問題となっています。製造コストのうち精製コストが占める割合が大きくなっています。抗体精製に利用されるプロテインAのペプチド構造を模倣した合成高分子による安価なカラム充填剤を開発しました。この充填剤による抗体の精製について実施例をご紹介します。

医薬品の中には分子間の凝集性が強く、水に溶けにくい性質を持つため、医薬品開発が困難なものがあります。その代表例のインスリンも水には溶けませんが、高濃度UFB水により溶解（分散）することを示しました。ELISA法による測定により、超純水に比べて高濃度UFB水は５倍以上の溶解性を示しました。

医薬品の中には分子間の凝集性が強く、水に溶けにくい性質を持つため、医薬品開発が困難なものがあります。その代表例のインスリンも水には溶けませんが、高濃度UFB水により溶解（分散）することを示しました。液中TEM観察の結果、UFBの外周にインスリン分子が吸着していることが示唆されました。

音楽によるノスタルジアは、高齢者の幸福感と記憶検索能力を向上させます。本研究では、脳波を用いてリアルタイムにノスタルジックな楽曲を選択するBrain Machine Interfaceが、若年層と高齢者の両方でノスタルジア、幸福感、記憶の鮮明さを向上させ、認知症患者への応用可能性を示しました。

三木研究室では、MEMS技術を用いてウェアラブルデバイスや人工臓器など、人々の役に立つ革新的な製品の創造に取り組んでいます。

本研究では認知機能の変化とともに生活の質（QOL）やウェルビーイング、生活上の困りごとがどう変化するか、それらの関係に影響を与える因子を探索し、認知機能の低下を経験する方が暮らしやすくなる医療・非医療サービスを生み出すためのデータベースを構築します。

急性期治療後の精神疾患患者を対象に、ウェブ会議システムを用いて定期的に面接を実施し、生活上の課題や困りごとを聞き取り、それに対応する様々な社会サービスの創出を行うためのデータ基盤を構築し、映像・音声データを通じて得られる情報や重症度評価のデータを用いて、回復促進および再発予兆の検出を行います。

都市部のオフィスワーカーから、定期健康診断結果を収集し、WEB調査票で働き方や休み方に関する情報、心身の状態、ウェルビーイングに関する情報を収集しています。将来、これらのデータを様々なセンシングデータと組み合わせることで、心身の健康を増進する介入につなげます。

近年、世界中でメンタルヘルス対策が重要視されているが、精神疾患に対する客観的バイオマーカーが不足しており、治療評価や新規治療開発の大きな障壁です。我々は診察室、職場環境や日常生活での音声、体動、表情、心拍、脳波、言葉など、様々なデータを用いて、精神疾患とその重症度の客観的判定システムを開発中です。

本技術は、機能的電気刺激により身体を直接駆動することを可能にする新たなヒューマンインタフェースです。皮膚表面に貼付した電極に流す電流を制御することで、人と人をつなぐ新たなコミュニケーション形態の創生を目指しています。

再生医療の発展と普及のためには、人工組織（臓器など）をニーズに合わせて生産し供給することが重要です。本研究では、人間の細胞を培養して人工的な模擬臓器を構築するために、ロボット技術と情報処理技術を融合することで、最適な培養条件を自動的に探索する「知能化」自動培養システムの研究開発を行っています。

摘便は、主に在宅ケアで行われる重要なケアです。痛みや羞恥心を伴うため熟練した手技が求められますが、トレーニング環境は不十分です。我々が開発した摘便練習シミュレータは、摘便手技を取得するために必要なインタラクションを実装しており、看護での新たなソフトロボティクス・画像処理技術の応用可能性を提示します。

小耳症は、約１万人に１人に発症する先天性疾患であり、耳介の奇形だけでなく、多くの場合に外耳道閉鎖に伴う高度難聴を伴う疾患です。我々は３D画像編集技術を応用して、軟骨伝導補聴器を格納した義耳を用いることで、非侵襲的に審美面と聴覚という機能面の改善ができる新しい治療を行なっています。

リンパ浮腫の診断や治療にはリンパ管を描出することが大切ですが、リンパ管は無色透明かつ細いため観察が非常に困難です。本研究では、光超音波イメージングという技術を用いて、今までの画像診断装置より詳細にリンパ管を描出し、リンパ浮腫の診断と治療に役立てる臨床応用についてご紹介します。

システムデザイン工学科 小川研究室では、建物利用者の健康で安全な生活を支援する「建築・人連成システム」を提案しています。ロボットやセンサを用いたセンシングにより建築内部環境と人のインタラクションをモデル化し、建築と人、両者にとって最適な空間設計の実現を目指しています。

走査型プローブ顕微鏡を用いると、物質をナノスケールで観察することができます。当研究室では触媒、ガス吸着剤、フィラーなど工業利用が期待されるナノ粒子や薄膜などの構造や性質を探求しています。構造を明らかにしたい材料をお持ちの方、プローブ顕微鏡がどういうものか知りたい方、ぜひお立ち寄りください。

目視検査の作業設計や作業改善では、製品や欠点などの対象、それを照らす照明などの環境、作業者の特性や見方、訓練方法を正しく評価し、検査作業の支援体制を構築することが重要です。本ブースでは、我々が目指しているあるべき姿について実際の事例を用いて説明します。

生産現場における安全の確保は、重要な経営課題のひとつであり、作業者が働きやすい環境を作る必要があります。しかし、実際にはムリな作業姿勢・重量物の運搬に伴う作業負担（健康障害）が生じています。本ブースでは、作業負担を定量的に測定する技術とそれらを作業改善につなげる方法を実際の事例を用いて説明します。

組立作業における部品の取付け間違い、取付け忘れなどのヒューマンエラーに伴う作業ミスは、長い間解決されない製造業が抱える問題のひとつとなっています。我々は作業中の作業者の動作を計測することで、それらを管理し、不良の発生をゼロにした取り組みについて事例をもとに説明します。

慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科 Future Craftsプロジェクトは、職人的な視点からマテリアルインタラクションについて考え、インターフェイスやファブリケーションなどのテクノロジー開発、メディアアートの表現、キットなどの社会実装の実践を目指します。

MEMS（微小電気機械システム）の力センサ素子を使った小型で高感度な風速センサや水中流速センサなどを研究開発し、ドローンなどへの応用を進めています。また新しい原理を使った触覚センサやフォースプレートなどを研究開発しています。

人と機械の協調には、お互いの物理的な接触（触れ合い）を前提としたシステムの設計が重要となります。本研究プロジェクトでは、機械システムによる人間支援を目的とした、触れ合いなど双方向のコミュニケーションを可能とする機械のための人工皮膚（人肌ヒューマンインタフェース）の構築に取り組んでいます。

中央試験所は理工学部の研究活動をサポートする共同利用施設として、様々な分析装置、実験環境を提供しています。機器の操作方法、分析の依頼、研究に関する技術的サポートなど、利用者の多様なニーズに専門スタッフがお応えします。また、中央試験所は産学官連携拠点として学外研究者に機器の利用開放を行っています。

現在、生成AI普及への動きが活発になる一方で、データ通信量の増大により消費電力や通信遅延の増加が懸念されています。KPRIでは、大容量、省電力、低遅延のデータ通信を可能な革新的エラーフリーPOF(プラスチック光ファイバー)やリアルカラーディスプレイを実現する光学フィルム等の研究開発を進めています。

移動に不安を抱える人にもっと幅広い活動の機会を提供するべく半自動車いすFeelingを開発しています。 Feelingは、体重移動によりハンズフリーかつ簡単に操作可能な電動車いすです。力センサ付きのベルトによるユーザの推定と障害物回避システムを統合した半自動運転により高い操作性と安心感を実現します。

数個から数百個の金属原子が集合した金属ナノクラスターは、構造と電子状態が特異化することによって、新たな触媒活性、光学応答を示します。清浄な金属ナノクラスターを高効率で気相合成する手法と液相合成する手法を構築して、金属ナノクラスターを用いたデバイスや機能材料を開発しています。

細胞や生体分子を対象とする超微量バイオ分析に向けてマイクロ流体デバイスが発展しています。本研究では、トップダウン加工で構築したマイクロ構造を用いることで、ドラッグデリバリー基盤の確立に向けた微小流路への人工細胞膜組込法、1細胞操作に向けた微小流路へのマイクロレンズアレイ組込法を開発しました。

人の作業の効率化をはかるためには、人の移動を最小限にできる省スペース空間が望ましいです。そうした省スペース空間において人と共存できる搬送ロボット（TWForkbot）を開発しています。特に、安全かつ安定した搬送動作を行うために力制御の考え方を制御設計に導入しています。

多軸制御の超精密加工機を駆使してナノレベルの形状精度を有する自由曲面レンズやレンズアレイおよびそれらの成形金型の加工を行っています。これらの光学素子には、デバイスの小型化や高機能化を期待されており、携帯電話やイメージセンサー、サーモグラフィー、AR、VR、自動運転など多分野へ応用されています。

半導体産業から排出されたシリコン廃材へのレーザ照射によるナノファイバー、ナノ粒子、ナノクラスターの生成および高性能リチウムイオン電池や機能性コーティングなどへ応用しています。また、各種素材の表面へナノ周期構造を形成し、親水性や撥水性および離型性などの制御を行っています。

エタノールとポリエチレングリコールというありふれた２つの液体を混ぜて、その薄い膜にレーザ光を照射すると、マランゴニ効果により液滴が生成します。この液滴は勝手に動き出し、カオス的に複雑な運動をすることもあります。多くの液滴を同時に作ると、マイクロロボットや人工生命・人工脳へ応用できると期待しています。

本技術は，人間の手指動作を抽出・保存し、「いつでも・どこでも」再現することを可能にするロボットハンドとその制御の複合技術です。本技術により、接触を含む動作のティーチングの容易化や、実行タスクの複雑化など、ロボットの活躍の場が広がります。

本技術は、分布定数系に基づくモデル化方法論により、振動システムの波動制御に成功したものです。時間遅れ要素を基本要素とすることで、制御器の複雑化を回避した安定なシステム構築が可能になります。

本研究室では機械加工から金属積層造形まで様々な加工プロセスの制御に取り組んでいます。本ブースでは、化学作用や超音波を応用した光学材料の超精密加工、ロボットによる金型研磨加工、アクティブ冷却を応用した３Dプリンタ技術などについて紹介します。

両親媒性分子が形成する二分子膜が袋状に閉じたベシクルは、水溶性、脂溶性のいずれの物質も封入できることから微小センサーやカプセルとして注目されています。このようなベシクルに、その場の環境を感じて、処理し、機能を発現するロボットのような性質を付与したベシクル型分子ロボットをご紹介します。

疎水性の色素化合物を均一に分散させるには有機溶媒を用いる必要があります。これを克服するため、水中でこれらの化合物を溶かす分子の設計を行いました。タンパク質をベースに開発した素材ですので、環境調和性も高い材料です。

量子コンピューティングセンターは、最新のIBM量子コンピューターの実機をクラウドを通して利用できる研究センターです。参画企業と連携しながら、量子コンピューティングソフトウェアの開発・研究を推進します。

新しいナノデバイスや異種の技術を組み合わせていくことで、低消費電力・高性能な情報処理集積システムの実現を目指しています。銅を代替する微細配線、脳神経を模倣したニューロモルフィック回路、ループヒートパイプを用いた三次元水冷技術、クライオCMOSを用いた極低温での量子ビット制御などに取り組んでいます。

人工知能技術（AI技術）によって、人間の音声の認識・理解・合成技術が大きく発展しています。本発表では、2024年に新しく設置された情報工学科 高道研究室における種々の活動を紹介します。

量子技術の社会実装を目的として、量子カーネルを埋め込んだ機械学習、特に異常検知の研究を実施しています。画像、時系列の２つについて取り組んでいますが、今回、出荷検査の現場における画像データを用いた正常と異常の識別の研究成果を紹介します。

私自身の研究テーマは純粋数学の整数論・数論幾何ですが、最近では理化学研究所と共同で人工知能・機械学習の理論研究を行ったり、統計物理の数学的基礎づけを与える流体力学極限の研究などを行っています。数学が現れる様々な場面について、ご紹介いたします。

複雑な分子構造をもつ天然物を直接的に構造変換するための触媒化学研究を基盤として、多様な分子ライブラリーを創出しています。特に、ジベレリンのような植物ホルモンに焦点を当て、生長を自在に制御する、あるいは本来的な能力以上の植物機能を引き出す「メタ植物ホルモン」の創製を目指しています。

パワーエレクトロニクスにおける重要な信頼性は接合技術にあります。近年銀焼結層による接合が注目されています。強固な接合と高い熱伝導性が期待されておりさらに高温動作にも耐えられることから、SiCチップへの利用も進んでいます。これをマルチフィジックスソルバによって解析します。

弊研究室内にて研究開発を完結した「混合アニオン化合物鉄系超電導線材とその製造方法 (特許6814007号、特許満了日2036年9月29日)」とともに、同じ研究分野の関連トピックスである「超伝導関連銅酸化物層状化合物と鉄系複合アニオン層状化合物の酸素発生反応電気化学触媒性能」を紹介します。

化学工業におけるエネルギー消費の約４割を分離・精製が占めると言われています。このため、省エネを目的として多孔物質を用いた液体分離法が研究されています。類似分子（特に各種アルカン）の膜透過性の違いを、U字管実験で視覚化してみた結果、分離精製に役立ちそうな基本的な課題をいくつか見出しました。

生細胞や生体組織の分子情報をそのままのサンプルから高速に取得できるラベルフリー・分子イメージング手法の一つとして、非線形ラマン散乱を用いた顕微鏡が注目を集めています。本研究では、通常の顕微鏡にドッキングできる非線形ラマン・顕微鏡用モジュールの開発を進めています。

われわれの身のまわりには，大小さまざまな棒や板状のものがあふれており、これらは薄い構造と総称されます。 この研究室では、座屈不安定性のように、幾何学的な構造と材料のもつ対称性が破れる過程を研究し、その不安定性を「機能の発現」とみなす考えのもとで、新たな工業デザインの発見に取り組んでいます。

量子化学計算は、触媒や光機能性材料の機能発現機構の理解に大きく貢献してきました。私たちのグループでは、量子化学計算の結果をデータベース化し、機械学習に用いることで、望む性質をもつ材料の発掘や設計を行っています。また、量子化学計算を量子コンピューター上で実施するための方法の開発も進めています。

音響浮揚法とは超音波で物質を浮揚させる技術であり、生体分子の取り扱いに特に有効です。本研究では音響浮揚で浮かせた液滴を新規反応場として利用する方法を検討しています。クリック反応を対象に、水滴に加え有機溶媒含有液滴についても検証し、反応効率化に加え、利用可能な基質の適用範囲が広がりました。

自然免疫受容体を介して免疫機構の活性化等の調節を行う化合物を開発しており、自己免疫疾患の抑制の可能性やワクチンアジュバント等への展開を行っています。当日はその一端を紹介します。

海洋シアノバクテリアが産生する天然物は、抗がん・抗寄生虫活性などの多彩な生物活性を示し、医薬品の候補物質として注目されています。一方で、それらの抗真菌活性については報告が少なく、研究が進んでいませんでした。そこで、本研究では抗真菌活性を有する海洋シアノバクテリア由来の新規天然物の探索を行いました。

近年ケイ素を炭素の生物学的等価体とみなし、医薬品の一部をケイ素に置き換えるシリコンスイッチと呼ばれる手法が注目を集めています。しかし、未だシリル化合物を合成する手法の開発は十分とは言えません。そこで、本研究では光触媒を用いたフリーラジカルの発生を鍵とする新規シリル化合物合成法の開発を行っています。

がん細胞が血管のような構造体を作り出す現象(=血管擬態)は、がん患者の生命予後を悪化させることが報告されており、有望ながん治療標的の一つとして近年注目されています。私たちは、ゲノム編集技術を用いて血管擬態のメカニズムについて解析しており、将来のがん治療に貢献することを目指した研究を行っています。

近赤外光を用いた光干渉断層計を構築し、卵巣組織に存在する直径20 µm程度の原始卵胞を非侵襲で可視化する技術を研究しています。機械学習を用いて断層画像から卵胞を高精度に検出する手法も併せて提案しています。思春期・若年成人がん患者の卵巣組織を凍結保存する次世代生殖医療への貢献が期待されています。

パーソナル医療やテーラーメイド医療の普及にはストレスフリーで生体に貼付できるウェラブルデバイスが有用です。我々は微細な正弦波形状を配列した新たな導電シートを開発しました。高い導電性と延伸性を有するため、立体的な曲面を有する生体組織に直接貼付するバイオセンサへの応用が期待されます。

生体内ではさまざまな酵素が機能しています。その中でも、金属が結合した「金属酵素」は一般的な酵素が達成困難な反応を触媒することができます。金属酵素の利活用や疾患の機構解明のために、金属酵素に金属が結合する仕組みを構造生物化学的手法で解析しています。