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。

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。

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。