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【オンライン開催】情報 新技術説明会

日時:2020年12月15日(火) 13:00~15:25

会場:Zoomビデオウェビナーによるオンライン開催

参加費:無料

主催:科学技術振興機構、中国地域産学官連携コンソーシアム(さんさんコンソ)、一般社団法人 中国経済連合会

後援:近畿大学、山口大学、川崎医科大学、県立広島大学、岡山大学

発表内容詳細

  • 情報

1)複数の関連しあう意思決定問題を同時に最適化する技術

発表資料 プレゼン動画

新技術の概要

異なる意思決定問題を同時に最適化する進化型手法を開発した。例えば資材切出しとその後の加工工程、配送における積み付けと巡回経路など、互い影響を与え合うが最適化の対象が異なる問題などに対して本アルゴリズムを適用することで、現実的運用条件を考慮した最適化が可能となる。

従来技術・競合技術との比較

資材切出しとその後の加工工程のように、関連しあうが意思決定の対象が異なるため個別に最適化が行われる例は多数ある。個々の最適化技術の研究開発は盛んに行われてきたが、これらのトレードオフ関係を考慮しながら全体最適化する技術が不可欠である。本技術はこれを解決するための最適化アルゴリズムを提案するものである。

新技術の特徴

・関連しあう複数の最適化問題を同時に考慮できる
・従来の経験則やルールを活かした最適解探索が可能である
・ものづくり、サービス、介護、農業など幅広い産業への適用可能性が高い

想定される用途

・ものづくりにおける作業設計と生産計画の同時最適化
・配送における積み付けと巡回経路の同時最適化
・設備配置と配線・配管の同時最適化

  • 情報

2)1方向から撮影した画像に基づいて血管内のガイドワイヤー/カテーテルの3次元形状を推定する技術

発表資料 プレゼン動画

山口大学 大学院創成科学研究科 機械工学系専攻 准教授 森 浩二

http://www.mech.yamaguchi-u.ac.jp/?page_id=585

新技術の概要

血管内治療では、ガイドワイヤーと呼ばれるワイヤー状治療器具を病変部まで誘導する。これを1方向から撮影したX線画像をみて、複雑な血管の中を通していく。本技術は、1枚の画像からワイヤー状治療器具の3次元形状を再構築する技術である。血管内で治療器具のひずみエネルギーは最小になることを利用してこれを実現する。

従来技術・競合技術との比較

同様の技術コンセプトは過去に論文で発表されている。それらと比べて、本技術は、ひずみエネルギーという単一の指標で形状を再構築しているので、その計算プロセスが明確であり、また複数の形状候補を提示できる点が優れている。これにより推定形状の信頼性(誤差)についても考慮できる。

新技術の特徴

・3次元形状の推定
・1方向からの画像
・ワイヤー状の治療器具

想定される用途

・血管内治療における器具の誘導
・血管内治療の評価

  • 情報

3)AIを活用した網羅的文献検索システム

発表資料 プレゼン動画

川崎医科大学 医学部 学長付特任教授 神田 英一郎

新技術の概要

本システムは、MEDLINEなどの文献データベースから得た複数の文献データをもとに、テキストマイニングおよび機械学習の技術を用いて、自由検索文(クエリー)との関連性や利用者の選択傾向に応じて、文献のランキング表示や自動抽出を可能にする。本システムはWEBシステムとして実用化され、医学ガイドライン作成に活用されている。

従来技術・競合技術との比較

医学ガイドラインでの文献検索は手作業に負うところが大きく、数千の論文をチェックしなくてはならなかった。また、既存のソフトでは、論文の分類を行うが文献の選択を行うことができず作業効率化に役立たないため一般的に使用されていない。本研究はAIを活用し、自由検索文に関連する文献を高精度で検索することを可能にする。

新技術の特徴

・文献検索・自動抽出した文献データを高速で解析し、疑問文に近い順にランキング表示する。
・利用者の文献検索の傾向に応じてランキングを自動的に変更し、効率化することができる。
・自由記載のクエリーに対応して文献検索・自動抽出することができる。

想定される用途

・ニュース記事や書類などの大量のテキストデータから選択したい文献を適切に検索する。
・大量のテキストデータの分類を行う。
・文献検索結果のリストを作成する。

  • 情報

4)深層学習を用いた建築設備図面認識システムの開発

発表資料 プレゼン動画

県立広島大学 地域基盤研究機構 高度人工知能プロジェクト研究センター 特命講師 鎌田 真

新技術の概要

学習データに応じて自己組織化的に最適なネットワーク構造を学習中に発見する構造適応型深層学習法を用いて、建築設備図面中に含まれるシンボルの自動検出法を開発した。検出パラメタをシンボルの重要度や希少度に応じて自動調整する方法を提案し、従来手法より高い精度で図面記号を検出可能とした。

従来技術・競合技術との比較

我々は、以前の研究において独自の深層学習法を開発し、従来と比較して高い画像分類性能を示した。ここでは、画像分類ではなく、物体検出に応用した。また、深層学習を用いた物体検出やセグメンテーションはパラメタ設定が難しいが、本手法では、検出パラメタを自動で調整する方法を提案し、従来と比べて高い検出精度を示した。

新技術の特徴

・構造適応型深層学習による高精度な学習
・検出パラメタの自動調整
・建設設備図面記号の自動認識システム

想定される用途

・深層学習における物体検出
・コンクリート表面におけるひび割れ自動検出
・医療画像における疾病検出

  • 情報

5)次世代の高度なセキュリティ技術を実現する高速かつスケーラブルな暗号計算ライブラリ

発表資料

岡山大学 大学院自然科学研究科 電気通信系学科 教授 野上 保之

http://isec.ec.okayama-u.ac.jp/

新技術の概要

IoTデバイスセキュリティに適しているとされる楕円曲線暗号の暗号文通信におけるデータ圧縮の方法である。

従来技術・競合技術との比較

従来手法と比べ、総量として1/2から2/3程度までデータ圧縮が可能である。

新技術の特徴

・IoTデバイス用暗号に関する技術である
・通信容量の小さいものであっても適用が可能となる
・セキュリティ対策と通信効率化の両方を実現できる

想定される用途

・IoTデバイスのセキュリティ強化
・LPWAとの組み合わせで運用するシステム
・Arduino程度のマイコンまでしか使えないようなシステム

お問い合わせ

連携・ライセンスについて

中国地域産学官連携コンソーシアム(さんさんコンソ)事務局
TEL:086-251-7151 FAX:086-251-8467
Mail:infoアットマークsangaku-cons.net
URL:http://sangaku-cons.net/

近畿大学 次世代基盤技術研究所
TEL:082-434-7005 FAX:082-434-7020
Mail:riitアットマークhiro.kindai.ac.jp
URL:https://kuring.hiro.kindai.ac.jp/

山口大学 大学研究推進機構
TEL:0836-85-9961 FAX:0836-85-9962
Mail:yuicアットマークyamaguchi-u.ac.jp
URL:http://kenkyu.yamaguchi-u.ac.jp/

川崎医科大学 産学連携知的財産管理室
TEL:086-462-1111 FAX:086-464-1073
Mail:s-renkeiアットマークmed.kawasaki-m.ac.jp
URL:https://m.kawasaki-m.ac.jp/sanchi/

県立広島大学 地域基盤研究機構 地域連携センター
TEL:082-251-9534 FAX:082-251-9405
Mail:renkeiアットマークpu-hiroshima.ac.jp
URL:https://www.pu-hiroshima.ac.jp/soshiki/renkei/

岡山大学 研究推進機構 産学連携・知的財産本部
TEL:086-251-8476 FAX:086-251-8961
Mail:chizaiアットマークokayama-u.ac.jp
URL:http://www.orpc.okayama-u.ac.jp/index.html

新技術説明会について

〒102-0076 東京都千代田区五番町7 K’s五番町

TEL:03-5214-7519 Fax:03-5214-8399

Mail:scettアットマークjst.go.jp

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