2021年4月に設立された共生知能創発社会研究センターについて、設立の目的と活動内容の紹介

高度スマート社会の実現を目指すSociety5.0の次のステップとして、人間を起点とした枠組みとしてSociety5.0を強く推進する取り組みであるHumanity2.0を提唱しています。実空間とサイバー空間が融合された次世代社会空間の実現に向けた基礎研究から実応用までを目指しています。

• 理工学部管理工学科 教授栗原 聡HP

スピントロニクス研究開発センター

東京大学・東北大学・大阪大学・京都大学・慶應義塾が整備を進める「スピントロニクス学術研究基盤と連携ネットワーク拠点」において、本センターは量子スピントロニクス拠点として活動しています。本塾センターの研究成果と活動内容を発表します。

• 理工学部物理学科 教授能崎 幸雄HP
• 理工学部物理情報工学科 准教授安藤 和也

Co-Packaged Optics技術のためのポリマー光導波路デバイス

昨今、大規模・高速化が望まれるデータセンタネットワークには、LSIの近傍に光集積回路を実装するCo-packaged Optics技術が注目を集めています。本研究では、高密度Co-packagingを可能にするポリマー光導波路デバイスを設計・試作し、その優れた特性を実証していきます。

• 理工学部物理情報工学科 教授石榑 崇明HP

量子コンピューティング技術とAIの融合による最適化処理の高速化

新しいコンピューティング技術として、量子コンピューティング技術が注目を集めており、その活用方法が世界各地で模索されています。私たちは、量子コンピューティング技術とAIとを組み合わせて活用することにより、高速かつ高精度な最適化計算を行うことを目指した研究開発を行っています。

• 理工学部物理情報工学科 准教授田中 宗HP
• 理工学部機械工学科 専任講師村松 眞由
• 特任講師（有期）関 優也

• 資料1 資料2

3Dセンサを用いたAIリハビリ自動計測システム

医療は電子カルテにより業務がデジタル変換（DX）された結果、医師の生産性が向上しました。一方で国内12万人が就労する理学療法士の計測業務は多くの手動計測・入力作業が要求され労働生産性を引き下げています。本研究では3DセンサとAIによる関節計測全自動化により理学療法士の労働生産性改善を目指してます。

• 理工学部電気情報工学科 専任講師吉岡 健太郎HP

深層RNNを用いた時系列データの予測・表現学習

村田研究室では深層学習を利用した認知ロボティクス・ロボット学習・計算論的精神医学の研究に取り組んでいます。本ブースでは特に、当研究室が得意とする深層RNN（recurrent neural network）を用いた、ロボットの感覚運動情報や人の認知・行動データの予測・表現学習の例を紹介します。

• 理工学部電気情報工学科 専任講師村田 真悟HP

• 資料
• 動画

オンデバイス学習による現場で学習できる異常検知器

異常検知は設備監視やインフラなど様々な分野で重要ですが、ラベル付き教師データの準備がAI導入の足かせになっています。我々はラベル付きデータ無しで現場で学習できるオンデバイス学習を研究しています。事前の準備無しでオンデバイス学習器を設置し、その場で正常パターンを覚えさせることで異常検知ができます。

• 理工学部情報工学科 准教授松谷 宏紀HP

• 資料
• 動画

Society5.0におけるネットワークコントロール型自動運転プラットフォーム―低遅延環境下における交通容量最大化―

Society5.0ではフィジカル空間からの膨大な情報がサイバー空間に集積され、その情報を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CPSを活用するために車両とネットワークが接続するネットワークコントロール型自動運転の秘めた可能性を紹介します。

• 理工学部情報工学科 教授山中 直明HP
• 理工学部情報工学科 特任教授岡本 聡

• 資料1 資料2
• 動画

超波長多重光通信を可能とする超小型・集積光周波数コム光源

波長多重光通信にも用いることができる、超小型な光周波数コム光源を開発しています。

• 理工学部電気情報工学科 教授田邉 孝純HP

高信頼ネットワーク化制御システム

本展示では、ネットワーク経路を冗長化することでデータ改ざん等のサイバー攻撃を検知するネットワーク化制御システムをご紹介します。ネットワーク経路の冗長化および改ざん検知により生じる遅延を制御的に補償し、安定なネットワーク化制御を実現します。

• 理工学部電気情報工学科 准教授久保 亮吾HP

• 資料

Beyond 5Gに向けた、新しい光ネットワークのコンセプト
　- 故障予測による耐障害性向上ルーティング技術 -
　- 超多並列光伝送における部分故障対応技術 -

我々はBeyond 5Gに向けて、新たな光ネットワークのコンセプトを提案しています。ルーティング技術には、機器の故障予測に基づいた複数の転送経路を設定することで耐障害性を実現します。データ転送技術ではレーン情報を共有することにより T bit/s 級の信号を並列伝送しながら部分故障対応を実現します。

• 理工学部情報工学科 教授山中 直明HP

• 資料1 資料2 資料3
• 動画1 動画2

バイラテラルAI

「バイラテラルAI」は、設計者があらかじめ用意した要素群を用いて最適化を行う手法であり、AIによる演算結果を随時確認しながら対話的にモデルを生成することができます。対話的な設計を行うことで、これまでに人間の培ってきた「知識・経験・技能」とAIの「大規模・高速演算力」の効果的な協働が可能になります。

• 理工学部システムデザイン工学科 教授桂 誠一郎HP

MEC（Multi-access Edge Computing）用マルチFPGAクラスタ

5G技術の発達により、今までエッジデバイスでは実行が難しかったジョブを基地局に装備した計算クラスタで実行できるようになりました。書き換え可能なデバイスであるFPGAを多数接続したクラスタを用いて、このような計算クラスタを構築します。

• 理工学部情報工学科 教授天野 英晴HP

• 動画

組込みリアルタイムシステム（CPU, SoC, SiP, RT-OS, ネットワーク）

ロボット、宇宙機等の分散リアルタイム制御に必要な全ての機能を集積したマイクロプロセッサであるResponsive Multithreaded Processor（RMTP）、RMTP SoC及びSiP、リアルタイム通信規格Responsive Link等の最先端の組込み技術に関する研究を紹介します。

• 理工学部情報工学科 教授山﨑 信行HP

• 資料

画像AI技術による動画内容の深い理解

動画像から、物体、場面などを含むシーン内容を理解したり、人物の行動を認識・予測する動画像認識のための画像AI技術について紹介します。深層学習ベースの手法により、動画内容の深い理解を実現するための技術について説明します。

• 理工学部電気情報工学科 教授青木 義満HP

インタラクティブAI: 相互理解プロセスの研究

データから結果を出す人工知能というのがある一方で、人とコミュニケーションする人工知能がロボットをはじめとして研究されている。本研究では、人とインタラクションする中で相手の目標を理解したり、目標を共に見つけるインタラクティブAIについて紹介する。

• 理工学部情報工学科 教授今井 倫太

ユーザ体感品質を考慮した適応映像ストリーミング

本展示では、フィードバック制御を用いてユーザ体感品質（QoE：Quality of Experience）を向上させる映像ストリーミング技術をご紹介します。ユーザ端末の再生バッファレベルを安定化させることで映像の一時停止（フリージング）を回避するとともに、映像ビットレートの変動を抑制します。

• 理工学部電気情報工学科 准教授久保 亮吾HP

• 資料

画像AIの実利用に向けた深層学習の効率化

画像認識において、深層学習は欠かせないものとなっていますが、画像に対するアノテーションのコストが実用上の課題となります。本研究では、ドメイン適応やActive Learningといった深層学習のための学習効率化手法について紹介します。

• 理工学部電気情報工学科 教授青木 義満HP

風力自立電源とWi-Fiマルチホップ通信を利用した画像の収集が可能なIoTシステム

IoTで画像情報が得られれば自然災害監視等に大きく役立ちます。画像情報をWi-Fiのマルチホップ通信で効率的に収集するプロトコルであるRBT-MPと、センサノードに電源を供給する風力自立電源「西風」を提案します。3m/sの風が1日6時間吹けば、10分間隔で毎回500KBの画像の収集が可能です。

• 理工学部情報工学科 教授寺岡 文男HP

• 資料

フレームメタ情報に基づくリアルタイム要求適応型多視点映像配信手法

現在様々な要因から映像配信コンテンツが大きく発展しており、その1つとして多視点映像が存在します。本研究であるリアルタイム要求適応型多視点映像配信は、そのような多視点映像をユーザの要求に基づきリアルタイムにマッチングさせることで、動的にユーザの見たいシーンの提示を可能にする研究となっています。

• 理工学部情報工学科 教授山中 直明HP
• 理工学部情報工学科 特任教授岡本 聡

• 資料1 資料2

人の人による人のためのCG

対話的CGの成功の鍵は利用者の意図やスキルの取り込み方にある。本ブースでは、当研究室で開発中のシステム3点を採り上げ、その可能性を示す。1) 書道作品の識字・書体/書風変換、2) 指ビューファインダーを用いた仮想シーンの心理的拡大、3) 歩⾏経路マップに基づく⾃然景観モデリング⽀援。

• 理工学部情報工学科 教授藤代 一成HP

密集無線LAN環境における強化学習を用いた空間再利用

近年、無線LANの密集化に伴い周波数帯域の効率的な利用（空間再利用）が注目されています。また、空間再利用を強化学習を用いて最適化する研究も行われています。本研究では、強化学習であるQ学習により公平性向上を目的とした送信電力・信号検知閾値の最適化を行っております。

• 理工学部情報工学科 教授重野 寛

高機能光学素子の加工

ナノメートル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。これらの光学素子は、携帯電話やイメージセンサー、サーモグラフィー、AR、VR、自動運転など多くの分野へ応用されています。

• 理工学部機械工学科 教授閻 紀旺HP

• 資料

量子コンピューティングソフトウェア

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。

• 理工学部物理情報工学科 教授山本 直樹

自動車ネットワークにおけるマルチアクセスエッジコンピューティング

マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）はユーザの近傍にエッジサーバを配置し、中間処理を行うことで、ネットワーク負荷を分散し、通信の低遅延化をもたらします。私たちの研究ではMECを自動車ネットワークに導入することで、自動運転などの次世代のアプリケーションの実現を目指しています。

• 理工学部情報工学科 教授重野 寛

自動運転車と手動運転車の混在環境における協調合流手法

自動運転車は車両通信を用いて情報交換を行うことで安全かつ効率的な走行が期待されている。しかし、道路上には通信機能を持たない手動運転車が混在することが考えられる。本研究では高速道路の合流地点において、自動運転車を先頭とする車群を形成することにより手動運転車を間接的に制御し全車両の効率的な合流を目指す。

• 理工学部情報工学科 教授重野 寛

生活に溶け込む人工知能による病気発見
～重症化予防に向けて～

疾患を早期に発見することは、重症化の予防や医療負担の軽減にもつながる。しかし症状が明確でない早期の状態で疾患の有無を判定することは難しい。そこで、我々は生活空間に融け込む疾患スクリーニングシステムを提案する。日常生活動作の延長での疾患スクリーニングを目指す。

• 理工学部情報工学科 准教授杉浦 裕太HP
• 理工学部情報工学科 教授斎藤 英雄

スマートコミュニティオペレーティングシステム

地方自治体と共同で進めているスマートタウン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オペレーティングシステム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、地域住民サービスを安全かつ柔軟に展開します。

• 理工学部システムデザイン工学科 教授西 宏章HP

• 資料
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MultiSoma: 複数身体との運動と感覚の同期による分身

バーチャル環境上で複数身体と身体運動と視覚情報の同期を行い、分身した多数の身体を同時に操作する身体自在化の試みについて紹介します。この研究では、サイバーフィジカル空間を活用することで、私たちが複数の身体を操作した時に生じる身体認知を検証しています

• 理工学部情報工学科 教授杉本 麻樹HP