新技術説明会 > 開催予定・お申込み > 関西10私大 > 2018 ものづくり技術 > 2018 ものづくり技術:発表内容詳細
申込み受付中の説明会
02/21(木) 13:00 ライフサイエンス 新技術説明会 ~ 15:25
02/26(火) 13:25 農研機構 新技術説明会 ~ 15:55
02/28(木) 10:00 ライフサイエンス系 新技術説明会 ~ 11:55
02/28(木) 13:00 ものづくり技術 新技術説明会 ~ 15:25
03/05(火) 09:55 法政大学 新技術説明会 ~ 11:55
03/05(火) 13:25 JST知財活用支援事業 新技術説明会 ~材料~ ~ 15:55
03/07(木) 09:55 ライフサイエンス分野 新技術説明会 ~ 11:55
03/07(木) 12:55 デバイス・装置 新技術説明会 ~ 14:55
03/08(金) 09:55 JST戦略的創造研究推進事業 新技術説明会 ~製造技術・情報・材料~ ~ 15:55
03/12(火) 09:55 北里大学 新技術説明会 ~ 11:55
03/14(木) 13:25 会津大学 新技術説明会 ~ 15:25

開催スケジュール

ものづくり技術 新技術説明会
【日時】2019年02月28日(木) 13:00~15:25【会場】JST東京本部別館1Fホール(東京・市ケ谷)
【参加費】無料
【主催】科学技術振興機構、京都産業大学、大阪工業大学、大阪産業大学、関西大学、関西学院大学
【後援】関東経済産業局、特許庁

発表内容詳細

13:00~13:25 情報
1) 画像とSNSの超ビッグデータ時空間分析・検索技術による快適で楽しいスポット推薦

京都産業大学 情報理工学部 教授 河合 由起子

【新技術の概要】

googleStreetViewのpanorama画像、Twitter、Foursquare、犯罪データの超ビッグデータを画像とテキストの両面から分析アプローチし、にぎやかな通りや景色がダイナミックに変化する通り、最適な待ち合わせスポットなど多様な経路やスポットを推薦可能

【従来技術・競合技術との比較】

googleStreetViewのpanorama画像、Twitter、Foursquare、犯罪データの超ビッグデータを画像とテキストの両面から分析アプローチ

【新技術の特徴】

・googleStreetViewのpanorama画像の深層学習による多種多様な属性判定
・SNSと画像データの相関分析によるdiversityやcrimeに基づく多様なスポットや経路推薦
・多言語への対応

【想定される用途】

・観光先あるいは日常の通勤時の多様なスポットや経路推薦
・コンサートやオリンピック等の大規模イベントの際の効率的な経路やスポット推薦
・海外旅行時の安全な経路推薦や、震災時の避難経路推薦

【関連情報】

・サンプルあり
・デモあり

【J-STORE掲載特許情報】

13:30~13:55 製造技術
2) CFDと3Dプリンタによる熱流体機械の最適化設計手法

大阪工業大学 工学部 機械工学科 特任教授 宮部 正洋
https://fluidmachinery6.wixsite.com/mysite

【新技術の概要】

熱流体機械を対象として数値流体力学(CFD)による最適化フレームワークを適用する。設計パラメータの最適な組み合わせを見つけ出し、3Dプリンタを用いて製作し、性能試験を行う実証手法を開発した。

【従来技術・競合技術との比較】

数値流体力学には無償で利用できるオープンソースソフトウェアも利用できるため、従来手法より安価に導入が可能となる。また、目的に応じた独自の手法や数理モデルなどを追加して直ぐに試行できるため、3Dプリンタによる実証モデルの製作から性能試験まで素早く対応することができる。

【新技術の特徴】

・新しいアイデアを数理モデルとして迅速にソフトウェアに組み込むことが可能
・一週間程度で導入できるため、低コストで試行できる
・数値計算から実証試験まで行うため、素早く開発手法を確立できる

【想定される用途】

・ターボ機械の羽根車の形状最適化
・プラントの水処理設備形状の最適化

14:00~14:25 情報
3) MaaS(Mobility as a Service)の中核となる交通モード検知技術

大阪産業大学 工学部 電子情報通信工学科 教授 熊澤 宏之
http://www.eic.osaka-sandai.ac.jp/navigator/kumazawa.html

【新技術の概要】

本技術は、人が保持するスマートフォンなどに搭載された様々なセンサから得られるビッグデータに対して機械学習技術を適用することで、人がどのような交通機関を使って移動しているのか(交通モード)を検知しようとする技術課題に関するものである。

【従来技術・競合技術との比較】

交通モードの検知に関する研究は、機械学習を利用する方式が主流となっている。検知精度を向上させるには、①機械学習そのもののリファイン、②分類対象の特性を考慮した処理を付加、という方向性が考えられるが、本技術では、機械学習に分類対象の特性を考慮した後処理をプラスすることで検知精度の向上をはかっている。

【新技術の特徴】

・機械学習による交通モードの分類結果に対して、後処理による補正を加えることで検知精度を向上
・補正には、交通モードの時系列的な特性(頻繁に変化しない、移動中のモード変化は少ないこと)を利用
・提案の後処理方式は、機械学習の方式に非依存

【想定される用途】

・適切な乗換案内を含む交通情報提供サービス
・見守りサービス(通常と違う行動の検知など)
・交通センサス

【J-STORE掲載特許情報】

14:30~14:55 材料
4) 原子レベルでの理論解析による新規機能材料の発掘

関西大学 システム理工学部 機械工学科 教授 齋藤 賢一
http://www2.memm.mec.kansai-u.ac.jp/

【新技術の概要】

様々な材料の特性を経験的な知識を用いずに、理論的に予測する技術を提供する。主に分子動力学法や第1原理計算のソフトウェアを開発し解析する。金属、セラミックス、プラスチックス、生体材料など、どのような材料も構成原子の相互作用に関する基本情報のみで、それら材料の持つ本来の極限的強度や微細構造が推測され、さらに複合材料においても機能や物性の予測ができる。

【従来技術・競合技術との比較】

・従来技術では不可能であった新規材料の物性評価が、構成原子の相互作用に関する既存の情報のみで、本技術では可能となる。
・有限要素法(FEM)などの構造解析で必要となるヤング率や熱膨張係数が、本技術で取得できる。
・複合材料では、既存の物性データの組合せだけでは予測できない隠れた性能を発見する可能性がある。

【新技術の特徴】

・新規な機能性材料の開発において、予め理論的な性能予測をすることができる
・材料設計の指針を与えて開発の効率化が図れる
→よって、「素材の表面改質や接合界面の設計指針」、「ナノ材料開発やナノスケール加工」、「原子的なメカニズムの解釈に基づいた新規材料の物性予測」などが可能

【想定される用途】

・新材料の物性予測
・材料挙動および機能性の発現に対する理解
・新規物質の材料としての適用可能性の検討

【関連情報】

・デモあり

15:00~15:25 情報
5) タッチスクリーン手入力のトポロジーの実時間並列計算

関西学院大学 理工学部 生命科学科 准教授 三浦 佳二
https://sci-tech.ksc.kwansei.ac.jp/~miura/

【新技術の概要】

数学のトポロジー分野の成果として、画像中の「島の数」や「穴の数」といった特徴量が、画像の連続変形で保たれる位相不変量であることが知られている。本技術では、タッチスクリーンへの手入力画像に対して、位相不変量を実時間で計算するアルゴリズムを開発し、Arduinoで実装した。

【従来技術・競合技術との比較】

タッチスクリーンなどの画像から位相不変量を計算できれば、手書き数字判別などに有益であると考えられるが、これまで実時間での計算は困難であった。複数PCでオフラインで並列計算する計算トポロジー分野の論文は存在するが、脳の神経回路を模した電子回路として完全並列化したのは本技術が初である。

【新技術の特徴】

・数学のトポロジー分野の知識を活かした画像処理
・実時間で計算できるため、Arduinoなどにも実装できる
・四角い画面だけでなく、任意の曲面上の格子状タッチセンサーに実装可能

【想定される用途】

・タッチスクリーンへの入力処理
・実時間での画像処理を要する機械学習・パターン識別
・ペットボトル、ボール、マットなどの曲面上のタッチセンサー