神奈川工科大学 新技術説明会【オンライン開催】
日時：2024年10月15日(火) 10:00～14:55
会場：オンライン開催
参加費：無料
主催：科学技術振興機構、神奈川工科大学
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発表内容一覧
発表内容詳細
- 10:00～10:25
- 計測
1）中空スロット構造で物質を検出する高感度な光センサ
神奈川工科大学 工学部 電気電子情報工学科 教授 中津原 克己
新技術の概要
高屈折率媒質によって挟まれた中空スロットは、微小な空間に光を局在させるので高い感度で物質の検出が可能である。また、集積化に適した構造であり、多種類の物質を一括して検出する集積型センサとすることで、複合的な分析を可能とする。
従来技術・競合技術との比較
導波路のクラッド領域の屈折率変化を利用する従来の光センサと比較して、導波路コア中心付近で、かつ、スロット構造による高い強度の光を利用することができ、高感度なセンサを実現可能である。また、薄膜積層技術により平坦な境界面を利用することができ、散乱等が少ない低損失なセンサが実現可能である。
新技術の特徴
・電磁誘導雑音の影響を受けず、火花放電等の心配もなく、防爆計測に応用可能
・小型で集積化が可能
・共振器構造を用いた高感度検出
想定される用途
・濃度センサ
・生体物質の検出
・集積センサシステム
- 10:30～10:55
- 材料
2）変異型シャペロニン複合体を利用した細胞内への局所的薬物送達システム用ナノカプセル
神奈川工科大学 工学部 応用化学生物学科 教授 小池 あゆみ
新技術の概要
シャペロニンはダブルリング構造で、外部環境から隔離された直径５ナノメートルの空洞を２つもつ。CdS半導体ナノ粒子やフラーレンなどタンパク質以外の物質も効率よく閉じ込めることが可能なため、生理活性物質（Drug）を内包して細胞局所に輸送し、適切な時間で内包物を放出することを可能にした。
従来技術・競合技術との比較
閉じ込めから放出までの時間を改変した人工変異体ライブラリーを所有しているため、内包物放出までの時間に応じたカプセル選択が可能である。
新技術の特徴
・カプセルサイズが均一である（直径５ナノメートルの空洞）
・内包物の多様性（直径10ナノメートル以下）
・カプセルへの機能性付与が可能（局所送達）
想定される用途
・薬物担体
・核酸医療
・ナノ材料
- 11:00～11:25
- 情報
3）認知症予防を意識したゲームシステム「サイコロビンゴ」
神奈川工科大学 情報学部 情報メディア学科 教授 鈴木 浩
新技術の概要
認知症予防には、脳トレ・運動・コミュニケーションが重要だと考えられている。本ゲームは、これらの活動を同時に行うことを前提としたゲームであり、直感的なUIとルールで高齢者でも簡単に利用できる。全世代が楽しめる新しいeスポーツの形を示すシステムである。
従来技術・競合技術との比較
独自開発した3つのサイコロ型のUIにより、計算式をつくるUIとビンゴゲームを連動させている。物理的な操作がデジタルの入力としてシームレスに連動しているため、ゲームをプレイするための学習コストが低い。
新技術の特徴
・別コンテンツへの応用が容易
・低コスト
想定される用途
・認知症スクリーニングの利用
・教育的な利用
・レクリエーションイベントでの利用（世代間交流・地域交流）
関連情報
・デモあり
- 11:30～11:55
- 情報
4）画像処理AI技術を用いた混合音からの特定音除去
神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 教授 宮崎 剛
新技術の概要
動画共有が活発な現代に向けて、簡単に雑音を除去できる技術を開発した。映像業界やYoutuberの方々、講義動画を撮る教員などに使用していただける。録画中に混入した音声雑音（インターフォンやペットの鳴き声、自動車騒音等）を、撮り直す必要なく除去することができるようになった。
従来技術・競合技術との比較
一般的に広く雑音として捉えられている音（雑踏音や機器の運転音、キータイプの音等）を除去する技術や製品はあるが、音の発生源や発生条件が限定されるような音は除去できないこともある。この技術では、対象を限定してカスタマイズすることで、除去精度を高めている。
新技術の特徴
・ 場所や環境、場面、時間等に特有な音の除去
・ 除去対象音に応じてカスタマイズ可能
想定される用途
・ 屋内／屋外で撮影した映像に混入してしまった不要な音の除去
・ アーカイブ映像等に混入している不要な音の除去
・ 大学等での講義動画に混入してしまった不要な音の除去
関連情報
・サンプルあり
・デモあり
- 13:00～13:25
- 環境
5）地球温暖化抑制のためのバイオマス資源からのテレフタル酸の製造
神奈川工科大学 工学部 応用化学生物学科 教授 仲亀 誠司
新技術の概要
化学製品の製造工程におけるCO2排出量削減のプロセス開発が世界的に求められている。当研究室では、化石資源から現在製造されているテレフタル酸（PETボトルの原料など）を、CO2排出量の削減効果が期待される木や草などのバイオマス資源に置き換えることと、製造プロセスにバイオ技術を活用することで、CO2排出量を抑制したテレフタル酸の製造技術の実用化を目指している。
従来技術・競合技術との比較
競合技術は熱分解等の化学反応の利用が多く、多量のエネルギーや化学薬品を使用する。また製造工程数が多く、設備費が高くなるという課題がある。本技術は、テレフタル酸の中間原料のp-トルアルデヒドを生産する微生物を用いて、発酵法によりテレフタル酸を生産するため、温和な条件でテレフタル酸を製造でき、製造工程数が少ないという利点がある。
新技術の特徴
・CO2排出量を削減したテレフタル酸の製造
・CO2排出量を削減したポリエステル繊維の製造
・バイオマス由来のp-トルアルデヒドの生産（用途：香料、顔料、樹脂添加剤、医薬、農薬、電子材料）
想定される用途
・バイオマス由来のポリエステル繊維
・バイオマス由来のPETフィルム
・バイオマス由来の生分解性フィルム
- 13:30～13:55
- 建築・土木
6）身体防護装置（空気圧式プロテクタ）
神奈川工科大学 情報学部 情報システム学科 教授 吉満 俊拓
新技術の概要
災害時の衝撃を緩和し、被害者の身を守ることができる防護機器が本発明の目的である。エアバッグ等で防げない鋭角な衝撃から防護が可能かつ、衝撃を緩和・分散させ、防護機器の非動作時は体の動作を妨げない程度の柔軟性があり、動作時のみ硬化・展開し被害者の身体を保護する機能を有する。
従来技術・競合技術との比較
ヘルメット等の防護機器類は、外殻部と衝撃を吸収するクッション部を有し、重く使用者の動作を大きく制限している。エアバッグのみを用いた方式では、衝撃吸収のため大きく膨らみ身体を周囲から包み込む。また、一回のみ展開するものであり、エアバッグ展開後は身体の自由が利かず、空気圧を抜いた後は、機器を取り外し格納部にエアバッグの収納が必要など1回のみの使用を前提としており実用性に問題がある。
新技術の特徴
・身体への衝撃を緩和し、装着者の身を守ることができる防護機能
・複数回利用・再利用可能で軽量な身体保護機器
・非動作時は体の動作を妨げない柔軟性があり、動作時のみ硬化・展開し装着者の身体を保護する
想定される用途
・災害現場における作業者の安全確保
・自転車・オートバイなどの転倒時のけが防止
・高齢者の転倒によるけが防止
関連情報
・デモあり
- 14:00～14:25
- 電子
7）プロセッサ性能情報による電力負荷推定システム
神奈川工科大学 健康医療科学部 臨床工学科 教授 河口 進一
新技術の概要
データ待ちで低負荷状態が多い運用中の計算機プロセッサに対する電源回路では、低負荷時も含め電力負荷状況に最適な電源制御を行うために、現在のプロセッサ負荷がどの程度であるのかを瞬時に推定する必要がある。本技術は大きなハードウェアを要せずに性能カウンタ更新情報を電力負荷予測に変換するものである。
従来技術・競合技術との比較
プロセッサが内蔵する性能カウンタの内容や更新情報をハードウェア信号として取り出し、外部でプロセッサ電力負荷の推定を行う場合には、通常移動加算平均等を用いて負荷推定への変換を行う。これに対して本方式では指数平均処理によるIIRデジタルフィルタにより入力データの前処理を行い電力推定を実施している。
新技術の特徴
・ 指数平均処理でのIIRデジタルフィルタを用いることにより、平均処理に必要となるメモリ空間を大幅に抑制することができる
・ IIRデジタルフィルタにより平均算出が高速に行えるため、演算に必要となる時間が短縮できる
想定される用途
・ プロセッサ性能連動電源制御を行うためのプロセッサ電力推定
・ 計算機のシステム的な効率化を行うためのプロセッサ電力推定
・ 計算機以外のデータ処理回路を有するモジュールでの電力負荷推定
- 14:30～14:55
- 情報
8）見守りサービス構築に資するAI学習用教師データ生成技術
神奈川工科大学 研究推進機構 研究推進部門 特別研究室 特命教授 一色 正男
新技術の概要
スマートハウスなど生活者向けAIサービス構築に貢献する技術である。特に、生活者の見守りサービスで重要な、生活者の心身状態を推定する学習モデル構築に資する教師データを生成する手法を提供する技術である。生活者の逐次状況を時系列変化を含む光群として教師データとして提示するものである。光群は、画像認識AIエンジンの学習データとして利用することで既存AIエンジンへ生活者心身状態を推定するモデル構築へ貢献するものである。
従来技術・競合技術との比較
生活者の心身状態を数値群で教師データとする場合、数値データで提供すると画像認識AIエンジンの利用はできず、時系列変化や相互接続性の相互関係を計算すると膨大な計算量になる。しかし、光群を画像として教師データ化することで、相互接続性が画像パターンとして示されることで、相互接続性や時系列変化を画像パターンの集合として扱えることで容易に学習モデルとして構築できる点が優れているのである。
新技術の特徴
・要素が多く、時系列変化があるような生活者データの光群化技術
・光群からの教師データ化技術
・画像認識AIエンジン利用による光群教師データ活用の学習モデル化技術
想定される用途
・生活者の心身状態把握による生活者見守りサービスでの利用
・生活者の心身状態把握による生活者安全支援サービスでの利用
・生活者の心身状態把握による社会参加支援サービスでの利用
お問い合わせ
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神奈川工科大学 研究推進機構
TEL：046-291-3277
Mail：liaison 
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