国内では大規模な水害発生時に避難者が危険箇所へ接近して犠牲となってしまうことがある。これは周囲の水害リスクを避難者が把握していないことが大きな要因である。そこで、本研究では任意の位置における水害シミュレーションと避難訓練をVR空間上で実現可能とすることと，所在している場所で避難が必要になった場合，直感的に避難する方向を避難者に提供することができるARシステムの提案を目的とする。

本研究では、オンライン授業をVR空間上で実装し、AIを用いた指導支援を行うことで、オンライン
授業で得られる成果を向上させ、環境による教育格差をなくすことを目的とする。

近年、災害時にUAVを用いて情報収集や物資運搬を行うことが増えている。本研究は、UAVを被災地に向かう車両から発進させ、広域にわたって空撮を行い、情報収集後に同車両に帰還させるシステムを目指している。固定翼型UAVは速度や航続距離に優れるが、可搬性や離着陸時に滑走路を要するため運用に難点がある。そこで自律制御下でアレスティングフックを用いて移動体へ短距離着陸させる手法をとった。この手法は着陸直前までの失速が少なく、機構が単純であるが、GNSSの単独測位では精度が不足する。日本のQZSSのCLASを用いて自己位置測位の精度を向上させる予定である。シミュレータ上で実装し、モンテカルロシミュレーションを用いて着陸成功の確率や耐環境性能を評価する。

⼈⼯知能とディープラーニングの技術は、芸術デザインの分野で⾰新的な影響を与えている。⽣成モデルを組み合わせて芸術創作のプロセスを簡素化し、創作の敷居を下げ、効率と品質を向上させる方法を探ります。

日本では自然災害によってインフラ施設の損壊や大規模停電などのリスクを抱えており、避難所に非常用電源設備が用意されていても空調操作や携帯の充電などを個人が自由に行うことは難しい。また、停電が長期化すれば非常用電源を使い果たしてしまうということも考えられる。そこで、本研究では災害時に使用可能で一定の発電量と収納性を高めた持ち運びが可能な追尾式太陽光発電システムの設計を行う。

COVID-19の流行により、近年テレワークを導入する企業が増えており、多くの企業がWeb会議システムを利用している。その中で、現実での会話に比べてオンラインではコミュニケーションが取りづらいといった問題が注目されるようになった。本研究では、デジタルツイン空間を生成し、その空間を利用することによって相互にコミュニケーションが取れる空間の生成およびコミュニケーションが改善できたかの検証を行う。

ざっくり言うと、SNSの活発さから仮想通貨の値動きを予測し、それを投資に活かす研究です。SNSが仮想通貨市場に価格変動に与える影響は年々大きくなっています。このデータを上手く活用し、実際の投資判断に繋げられないかと考えています。具体的には、SNSのコメントデータなどに対して自然言語処理を用いたセンチメンタル分析を行い、仮想通貨価格の動向を予測する機械学習モデルを作ります。そして、機械学習モデルの計算速度を極限まで早くし、より早く価格予測値を出し、ユーザーに投資をもちかける通知を発信する予定です。

カメラだけではその形状や奥行きを捉えることが難しいガラス面や鏡面を正しく検出し，正確にマッピングする研究を行なっています．人間の視覚機能に倣いこれらの検出に画像データのみを用いることにより，シンプルなハーウェア構成によるコストの低下と幅広いロボットへの環境認識能力の向上を目指しています．

新型コロナウイルスの拡大により社会的つながりが減少している。これにより、コミュニケーションが減少し、孤独感を感じる頻度の割合が上昇している。この問題に対して様々な取り組みが行われているが、手軽さとリアルタイム性、感情反映の3点を備えた対話システムはない。本研究では、表情認識と生成AIを組み合わせ、かつリアルタイム性を持つことで、気軽に会話できる感情認識AIメンターシステムを実現することを目的とする。

2021年から2024年に発表された「情報セキュリティ10大脅威」において、組織に向けた脅威に「ランサムウェアによる被害」が4年連続で1位にランクインしている。その中でも、最近ではLockBitというランサムウェアが全体の3割を占め、現在もなお多くの組織に被害をもたらしている。本研究では、LockBitの攻撃過程で使用される暗号鍵を生成する関数を、違う関数にすり替えるという手法で、被害数を減らすことを目的とする。

日本はストレス社会と呼ばれるほどに日常的に感じるストレスが多い。ストレス解消を行うには十分な時間と場所、シチュエーションが必要であり、作業中に行うのは難しい。そこで、リアルタイム分析と音楽生成AIをメインに活用し、その場でリラックスさせるような音楽を生み出すことで、作業中でもストレスを軽減できるのではないかと考えた。

近年、ARデバイスやAR広告の研究が進んでいるが、装着型のARデバイスと広告の組み合わせによって現実世界での広告体験を向上させる研究はあまり見られない。本研究ではARグラスを装着したユーザーに対して、ユーザーの情報と環境情報に基づいて個別最適化した広告を表示する方法を追求し、広告の有用性とユーザーが得る情報の質を向上させることを目的とする。

現代においてクラウドサービスは個人から企業まで多くの人に利用されている。しかしクラウドのデータ容量は少なく、追加で購入する場合は高額である。そこで本研究では、複数人でクラウドサービスのデータ容量を共有し、一つの大きなストレージを作成することを目的としている。また、セキュリティ面も考慮し、データを個人では見られないようにするため、しきい値型秘密分散を利用する。これにより、権限のある人が複数人集まらないとデータの閲覧ができないようになっており、データを悪用しようとする攻撃者に対するセキュリティ対策となる。

日本では電気自動車が普及してきているが、電気自動車には充電時間や充電スタンドの数に課題が残っている。そこで本研究では、環境に配慮したまま航続距離を延ばすバッテリーシステムを開発することで総充電時間を減らし、充電に対する課題を解決する事を目的とする。

現在、時系列データに対して因果探索が行われることが少ない。また、生成AIを用いた因果探索は行われていない。そのため、時系列データ(テキストデータ)を生成AIにより要約したものに対して因果探索を行うことで新規性の高い研究を行う。

近年、発達障害者の社会進出や合理的配慮をはじめとした支援に注目が集まっている。しかし当事者が社会参加を行うには現在まで十分な支援を必ず受けられるとは限らず、非専門家だけでは発達障害を疑うことすら困難である。結果として自らが発達障害を抱えていると気づけないまま過ごしている人も多く存在している。そのような人に対し簡易に発達障害の傾向を発見することで専門機関へのアクセスを促す一助となることや、特性の検証を行うことで今後さらに有効な支援手法を検討することができると考え、発達傾向ごとに筆跡に現れる特徴量を検討する。

デジタル社会の発展に伴い、個人情報の保護はますます重要な課題となっている。特に、データがリアルタイムで流通する現代のシステムでは、迅速かつ効果的な個人情報保護が求められている。本研究では、データマスキング技術を用いてリアルタイムで個人情報を保護するシステムの開発を目的としている。データマスキングは、データの有用性を保ちながら個人識別情報を見えないようにする技術であり、データ通信の過程で個人情報を動的にマスキングすることで、不正アクセスやデータ漏洩から個人情報を守ります。このアプローチによって、データの機密性を保持しつつ利用可能なデータの品質を維持することが可能となる。

世界的に男性の20人に１人が色覚異常と言われています。色覚異常の方は、焼肉と生肉を間違えたり、野菜の鮮度や人の顔色が分からなかったり、色の見え方が他の人と違うためコミュニケーションで認識が合わないなどのさまざまな問題を抱えています。
本研究では自分で色の違いを判断できるようにするため、色の見え方が違うため起きる問題を解決することができる。また、従来の補正眼鏡は一度作れば機能を変えることはできないが、ARグラスによって補正することによって、必要な時だけ補正することや、アイトラッキングによってみている部分を分析して、補正を提案するような可変的なものを考えている。

日本では地震や異常気象による災害が多発しており、南海トラフ地震の発生も懸念されている。災害現場ではUAV（無人航空機）やデジタルツイン技術を活用した情報収集や救助支援が進んでいるが、通信障害や二次災害のリスクにより、救助隊の安全な活動は依然困難である。そこで本研究では、災害時にUAVを用いて被災地の状況を把握しつつ、複数の通信手段を自律的に切り替えることで通信の安定性を確保し、救助活動を支援するシステムの構築を目指す。本システムにより、災害現場でのリアルタイムな情報共有と救助隊の安全確保、救助活動の効率化を図るとともに、災害対応全体の高度化に貢献することが期待される。

現在、SNSの発達により容易に情報拡散・情報収集が可能である。その反面、フェイクニュースや偽情報が問題となっている。特に、災害発生時には収益を目的としたものも増えている。また、近年、生成系AIなどの発達によりフェイクニュースを見分けることが困難となっている。本研究では、GPSを用いた現在地の違いや時間の差などにより、情報の信頼性を調べ、見分けられることが目的である。

現在、自宅のカギをスマートフォンなどから操作できるようにする製品は様々販売されている。しかしこれらの製品は、結局鍵の開錠・施錠は扉の前で行うことから、鍵を操作する権限を容易に管理できるという利点はあれど従来のカギと同様、手動での操作が必要となる。
そこで、玄関にカメラデバイスと短距離無線通信が可能な装置を設置し、開錠権限を持っている人が近くにいること、開錠権限が紐づけられたデバイスが至近距離にあることを検知し自動で鍵の開閉を行うシステムを開発すれば、扉の前で立ち止まり鍵(スマートフォン)を操作する手間を削減できると考えた。
このほかにも、ほかの機器と連携して通信の安全確保が可能かについても検討している。

本研究は、レーザースキャナーと合成開口レーダー（SAR）を用いて高精度な点群データを取得し、自然環境および災害現場の詳細な3Dモデリングとモニタリングシステムを開発することを目的としています。収集したデータはアーカイブされ、後日の解析やモニタリングに利用することで、環境保護、迅速な災害対応、効果的な復旧活動に寄与します。また、VR技術を活用することで、取得した3Dデータを視覚的に体験できるシステムを提供し、遠隔地からでもリアルな現場状況を把握できる環境を整備します。このシステムにより、自然環境の持続的な管理と、災害発生時の迅速な対応が可能となります。

近年、生成AIが目覚ましい発展を遂げて分野に関わらず普及したことにより、多くのモデルが台頭して人事や制御など場所を問わず幅広く利用されている。生成AIの能力自体も向上しており、自由に人間と会話を行うことや同一の生成AI上で会議を行うことが可能となっており、モデルごとに特徴があることも確認されている。一方で、文書作成などの純粋なテキストデータを用いたタスクでの比較は多くあれ、ディスカッションなどの非テキストタスクにおける生成AIの比較、評価については事例が少ない。
本研究では異なる生成AI同士によって会話を交えた議論が成立するか否かの評価とモデルの違いによって議論の内容にどのような違いが出るかを検証した上で、対話の中でのモデルの特徴とAI同士の議論が可能であるかの検証を行うことを目的とする。

現在日本の経済産業省が2030年までに電動車20～30%、2040年までに電動車・ 脱炭素燃料車100%を目指すことを表明している。その中でも本研究では3D地形データから勾配を検知、AIを使用し回生ブレーキでエネルギーを回収するシミュレーションを作成し実機で走行しシミュレーションとの差異を測ることによってエネルギー利用の効率化することによる日本のEV車の普及率向上を目指す研究を行う。

コーヒー好きは世代を問わず多く、1日1杯以上飲む人が7割近いという調査結果もある。好きな豆の種類やブレンドを増やすことで、毎日のコーヒー時間を有意義にできると考えられるが、全てを試すのは困難であり、環境状況や日々の趣向によって飲みたいコーヒーも変わるため、最適なコーヒーを選ぶのは難しい。
本研究では、生成AI（ChatGPT）を活用して、ユーザーがいつでも好きなコーヒーを飲める環境を提供することを目的とする。

近年、マスクをせずに外出をする人が増加したことで、メイクの需要が高まっている。また、パーソナル診断を行なった人の過半数が診断結果をもとにメイクを選んでいる。
本研究ではメイクボックスの中にあるタブレットを魔法の鏡として用いることで、AIによるメイクアップコーディネータを受ける。そこでメイクの相談やパーソナルカラー診断、そして診断結果をもとにリップのカラー調合装置と理想のメイクを施した自分の姿を映し出す持ち運びコスメボックスの開発を行い、実際に使用できることを目的とする。

災害時や今後の資源枯渇問題によってエネルギーの不足や遮断、生活環境が大きな問題となる。日本では「2050年までにカーボンニュートラルを目指す」ことが宣言され、再生可能エネルギーに関する研究が多く行われている。
緊急時において電力確保が大事であり、電力がなければネットワークを初めとして多くのものが機能しなくなるため、電力を効率よく扱うとともにオフグリット化への検討を行う必要がある。
緊急時において継続利用できる独立した環境・システムの考案実装、それに伴い建築以外での環境に対応した発電およびエネルギー消費のシミュレーション・制御を可能にすることで何時も継続的にエネルギー・生活環境の確保を可能にすることを目的とする。

5Gの普及に伴い、これまで実用化が困難とされてきたXRのアプリケーションが実現可能になってきている。その中でもXRは日常生活やビジネス等に有効活用され始めており、今後さらに幅広い分野で活用されていくと考えられる。特に、コロナ禍でより衛生面においての需要が高まった「非接触UI」の関心が高まっている。本研究では非接触UIを作成し鉄道制御を行う。

近年,モビリティデータの解析や可視化手法の研究が行われている.本研究では,モビリティデータから3Dモデルを生成し,都市モデル上に再現,テレイグジスタンス化することでリアルタイムでの空間的な流動性を視覚化するシステムを研究する.

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