京都大学 新技術説明会【オンライン開催】
日時：2026年07月23日(木) 14:00～15:55
会場：オンライン開催
参加費：無料
主催：科学技術振興機構、京都大学
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発表内容一覧
発表内容詳細
- 14:00～14:25
- 情報
1）多様な触覚を生成する触覚刺激パターン作成方法
京都大学 大学院医学研究科 医学専攻 助教 山口 健治
新技術の概要
本発明は、多様な触覚を提示する触覚提示方法を提供することを目的とする。本発明の内容として、振動触覚提示装置による低周波の振動パターンにおいて、振動パターン波形の加速度及び周波数をパラメータとして制御することにより、任意の触覚を提示することができる。
従来技術・競合技術との比較
本発明は、単一のアクチュエータのみで、オノマトペで表現できるような直観的な触感を任意に生じさせることができる方法である点が従来技術に無い点である。大きなアクチュエータや複数の刺激点を必要とすることなく、物理的に連続性を持ったパラメータの操作によって任意の触感を提示することが出来る。
新技術の特徴
・ 物理的なパラメータ操作と直観的な印象の関係を明示
・ 小さなスペースでの単点のアクチュエータのみで実現可能
・ 触感の印象を理解しやすい日本語オノマトペで表現できる感覚を生成出来る
想定される用途
・ VRやARに用いるコントローラの触感フィードバック
・ 日常的に触れるインターフェース（ボタンやタッチパネルなど）に触感情報を付加
・感覚障害等が関わる疾患の検査
関連情報
サンプルあり
- 14:30～14:55
- 製造技術
2）製鉄用コークスの原料拡大を可能とする廃PVCの有効利用法
京都大学 大学院工学研究科 化学理工学専攻 講師 蘆田 隆一
新技術の概要
PVCを適切に粉砕、あるいは、熱分解前処理することで、PVCを製鉄用コークス製造用の優れたバインダーとして用いることができることを明らかにした。これにより、廃PVCを有効利用することができるとともに、これまで利用できなかった劣質で安価な石炭などをコークス原料とできる。
従来技術・競合技術との比較
鉄鋼業においては、化石資源使用量削減の観点から、廃プラスチックをコークス原料とすることが求められているが、コークス炉において主製品のコークスの性能（機械的強度）を損なわない範囲での廃プラスチックの原料石炭への添加量は1％程度にとどまる。一方、本技術では30％まで廃PVCを添加できる上に、高いバインダー効果を発揮する。
新技術の特徴
・PVCの熱分解特性を活かした、廃PVCの炭素原料としての有効利用
・PVCの大きなバインダー効果による炭素原料種の拡大
想定される用途
・鉄鋼業、鋳造業での利用
・非鉄金属の製錬、加工用
関連情報
サンプルあり
- 15:00～15:25
- エネルギー
3）不可能と思われていた１時間前の震央推定を可能にする技術
京都大学 大学院情報学研究科 情報学専攻 教授 梅野 健
新技術の概要
測位衛星（GPS、みちびき）のデータを活用。国土地理院のGEONET（１３００局）のデータを活用しても１５分後の準リアルタイム稼働は完成しており、データから準リアルタイム異常検知、及び震央予測が可能。元となっている技術はスペクトル拡散通信、カオスCMDAで培った、信号対雑音比をあげる相関解析を高頻度地殻変動データに適用すること。
従来技術・競合技術との比較
従来技術は緊急地震速報のもととなっている地震発生時の揺れを検知して震央を推定する技術。本技術は地震発生前の”プレスリップ”を相関解析というカオスCDMAという通信の開発で培ったSN比を上げる技術をフル活用して検出できること（世界初）。
新技術の特徴
・世界初のプレスリップ検出（異常検出）
・世界初の震央推定(AGU2025(December)で発表)
・電離圏異常（１時間前、 Iwata-Umeno JGR(2016、2017)）と完全連動
想定される用途
・南海トラフ地震に対するリスク管理（防災・金融システム安定）
・首都直下型地震に対するリスク管理（防災・金融システム安定）
・原子力発電などの電力システム・半導体製造・などのクリティカルインフラの安全装置
関連情報
デモあり
- 15:30～15:55
- 医療・福祉
4）皮疹の形状を診断指標とする個別化治療システムの構築
京都大学 高等研究院 ヒト生物学高等研究拠点 教授 李 聖林
新技術の概要
本研究では、実際の慢性蕁麻疹患者の膨疹形状をin silico膨疹と対応づけ、皮疹パターンから患者特異的な病態パラメータを推定する新技術を提案する。
従来技術・競合技術との比較
従来の画像分類や臨床スコア評価と異なり、膨疹形状を数理モデルのパラメータ空間へ対応づけ、病態機序と患者個別性を推定できる点が特徴である。
新技術の特徴
・皮疹形状から病態パラメータを推定でき、個別化治療へ応用可能。必要とするinputの情報が患者の皮疹の写真のみ。
・形態分類に病態の機序的な意味を与えられ、治療予測ができる
・数理モデルを拡張することで、創薬の開発や臨床試験などに使える
想定される用途
・膨疹形状から患者ごとの病態パラメータを推定し、機序に基づくendotype分類に用いる
・推定された患者パラメータを用いて、抗ヒスタミン薬などへの反応性を in silico で評価する
・皮疹画像・形状情報をもとに、患者ごとに適した治療選択や治療強度の判断を支援する
関連情報
デモあり
お問い合わせ
連携・ライセンスについて
京都大学 成長戦略本部
TEL：075-753-5282
Mail：ip-work
saci.kyoto-u.ac.jp
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