開催スケジュール
令和2年度の開催については新型コロナウィルス感染状況に関する政府および東京都の対応を鑑みて、従来の方法に代わりWEB開催の方向で検討しているところです。 具体的な開催方法につきましては、決まり次第、順次お伝えしていきますのでご了承下さい。

【Webサイトでの技術紹介】情報工学 新技術説明会
【日時】2020年09月15日(火) 00:00~00:00【会場】本Webサイトでの技術の紹介
【参加費】無料(事前申込み制)
【主催】科学技術振興機構、上智大学、中央大学、東洋大学、中京大学

新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、通常の対面での説明会開催は行わず、本Webサイトでの技術シーズの情報提供のみとさせていただきます。Webサイトに記載の開催日時は、パワーポイント資料PDF(発表資料PDF)の公開予定日を示していますが、多少前後することもございます。なお、「参加申込み」・「個別相談予約」については受付けておりません。掲載している各技術につきましては、Webサイトの「お問い合わせ」に記載の研究機関窓口へ直接お問い合わせいただけますようよろしくお願いいたします。何卒よろしくお願い申し上げます。

発表内容詳細

情報
1) 音源分離を利用したスマートフォンアプリ「MuSep」

中京大学 工学部 情報工学科 教授 濱川 礼
http://hamakawalab.sist.chukyo-u.ac.jp/

【新技術の概要】

深層学習を用いた独自音源分離方式により、複数楽器から構成されている楽曲からユーザが選択した任意の楽器音のみの抽出、あるいは削除が可能になる。またその音源分離方式を用いて、ミュージシャンの耳コピやアドリブ練習を支援するスマートフォンアプリを世界で初めて開発した。

【従来技術・競合技術との比較】

従来のNMF(非負値行列因子分解)によるベクトル分解方式では楽器数が増加すると分離精度が落ちるの比べて、Wavelet変換と機械学習GAN(Genera tive Adversarial Networks)を利用した新分離方式により楽器数が多くなっても分離精度を維持することが出来る。

【新技術の特徴】

・GANを使用した音源分離手法
・Wavelet変換の利用
・スマートフォンアプリで誰でも簡単に利用可能

【想定される用途】

・耳コピ支援
・アドリブ練習支援
・カラオケ音源作成支援

情報
2) 画像中の目立つ場所を推定する技術: 深層学習を用いた顕著性マップ推定

上智大学 理工学部 情報理工学科 准教授 山中 高夫
https://scrapbox.io/islab-sophia/index

【新技術の概要】

人が画像を見たときに視線の向きやすい場所を画像特徴量から推定する課題に取り組んでおり、特に平面画像を見たときに視線が中央に集まりやすいセンターバイアスという効果を考慮した推定手法を提案している。深層学習を用いて高精度な推定を実現している。

【従来技術・競合技術との比較】

従来の推定手法では、センターバイアスを考慮した推定手法はほとんどなかったが、本手法ではセンターバイアスを明示的にモデル化し、画像中の位置に関わらず同じ物体は同じ顕著性の値を出力するように工夫している。それにより、全天球画像など画像の境界がないような環境でも顕著性を推定することができる。

【新技術の特徴】

・深層学習を用いた高精度な顕著性マップ推定
・センターバイアスの明示的なモデル化
・顕著性推定における位置不偏性の実現

【想定される用途】

・仮想現実感における視線推定
・全天球カメラを用いたアイコンタクトの分析
・マーケティングなど人の視線の動きを予測したいときのツール

【関連情報】

・サンプルあり

情報
3) 質の高いオンライン授業を実現する細粒度学習履歴の利活用技術

上智大学 理工学部 情報理工学科 教授 田村 恭久
https://rscdb.cc.sophia.ac.jp/Profiles/60/0005925/profile.html

【新技術の概要】

学習者PCが備えるマウスやWebカメラを活用して学習者の活動情報を収集し、遠隔でも学習者の状況を分析する機能を開発した。見守りロボットなどの専用機器を用いずコストを抑え、実環境への展開を容易とした。またネットワークを通じたリアルタイム状況分析とフィードバックを可能とした。

【従来技術・競合技術との比較】

先進的なデジタル教科書はページめくりやクイズ回答の履歴を収集するが、細粒度の情報収集が困難である。また見守りロボットの活用例があるが、専用機器のため導入コストが高く、一般への普及が難しい。

【新技術の特徴】

・PCが備えるWebカメラなどを用いてコストを抑え、かつ画像処理技術を用いて振る舞い情報を取得できる
・学習者の振る舞いなどの細粒度履歴情報を扱うことで、学習者の自信や情緒状態が推定できる
・オンラインで共同編集できるファイルの更新履歴を扱うことで、アクティブ・ラーニングの活動分析ができる

【想定される用途】

・オンライン学習における、個別学習者のきめ細かい状況の把握
・教員が介入を要する学習者を推定することで、オンライン授業における教員の負担を軽減
・オンライン環境におけるアクティブ・ラーニングの状況把握と、要介入グループの推定

【関連情報】

・デモあり

情報
4) 普及型VR・AR機器を用いた学習支援~水産高校のマグロ解体実習を例に~

中央大学 理工学部 情報工学科 教授 牧野 光則
https://sites.google.com/g.chuo-u.ac.jp/makinolab

【新技術の概要】

身体を動かしたり視覚的印象が対話操作で変化したりする学習の支援に高い効果が期待されているAR・VRによる臨場感・現実感を、普及型機器(タブレット等の汎用ICT機器、安価なHMD等)上で実現する学習支援用VR・AR技術・システム、特に水産高等学校と協力して研究開発中のマグロ解体実習支援システムを中心に紹介する。

【従来技術・競合技術との比較】

AR・VRの学習・訓練支援システムは軍用、そして工場等での技能伝承という、高性能・高精度が要求される分野から実用化が進み、自ずと大型・高価となった。本研究では中等教育(中学、高校)を中心とする生徒の学びの保障・補完を目的としており、安価・手軽であること、単独でもグループでも、そして学校でも自宅でも利用できることを目指している。

【新技術の特徴】

・VR・AR機器の中でも普及型で問題なく動作する学習支援システムであること
・実現すべき学習効果を絞り込むことにより、システム構成・操作が容易であること
・自宅でも学校でも利用でき、学びの保障に貢献すること

【想定される用途】

・中等教育(中学、高校)における学習支援(学習効果の向上と、学びの保障)
・水産高校における魚解体実習の導入教育
・科学博物館等での体験型展示

【関連情報】

・デモあり

情報
5) 自然言語処理技術を用いた特許オントロジーの自動構築および知識発見

中央大学 理工学部 経営システム工学科 教授 難波 英嗣
http://nlp.indsys.chuo-u.ac.jp/

【新技術の概要】

本研究では、自然言語処理技術を用いて特許データベースから専門用語の用語間の関係を解析し、特許や論文等の専門文書を執筆したりする上で有用な情報源として活用される特許オントロジーを構築します。さらに、このオントロジーを用いて新たな知識を発見する手法を提案します。

【従来技術・競合技術との比較】

「復号処理」―「誤り訂正復号」のような上位下位関係の用語対を従来技術よりも正確に抽出することが可能になりました。また、上位下位以外の様々な関係(部分全体、対象)などの関係も扱えます。さらに、深層学習技術を用いて、オントロジーには含まれていない新たな用語間の関係(知識)を発見できます。

【新技術の特徴】

・言語モデルを利用したオントロジーの構築
・多義語を考慮した特許オントロジー
・深層学習を用いた知識発見

【想定される用途】

・特許オントロジーを用いた特許検索時の検索質問拡張
・特許を対象とした自然言語処理のための言語資源
・技術文書の執筆支援

【関連情報】

・外国出願特許あり

情報
6) 自由記述アンケート回答文の意味に基づく高速自動分析技術

東洋大学 総合情報学部 総合情報学科 教授 安達 由洋

【新技術の概要】

自由記述文を低次元の意味分散表現して、話題や内容に基づき高速に分類・検索する技術である。意味分散表現を用いているため、同義語、類義語あるいは表記の揺れなどの問題が適切に解決されている。また、自由記述文を肯定的意味の文、中立的意味の文、否定的意味の文へ高速に分類する技術も含んでいる。

【従来技術・競合技術との比較】

従来の自由記述文の分類・検索では、文中の単語の出現やその頻度に基づく技術が一般的に用いられてきたが、
文の分散表現の次元が扱う語彙の総数に等しくなるため数万次元のベクトル演算を行う必要があり、分類・検索に時間がかかっていた。

【新技術の特徴】

・自由記述文の意味(話題、内容)に基づいた分類・検索を非常に高速に実行する
・文の意味分散表現に基づいて分類・検索するので、同義語、類義語や表記の揺れの問題を適切に解決する
・肯定的意味の文、中立的意味の文、否定的意味の文への分類を高速に実行する

【想定される用途】

・授業中のオンライン自由記述アンケート回答文のリアルタイム自動分析
・大規模講演会でのオンライン自由記述アンケート回答文のリアルタイム自動分析
・Webサービスでの自由記述アンケート回答文の高速自動分析

【関連情報】

・サンプルあり

エネルギー
7) 燃料電池の白金代替触媒C12A7組成物:ユビキタス元素の活用

東洋大学 大学院理工学研究科 機能システム専攻 教授 和田 昇

【新技術の概要】

本発明は、燃料電池の白金代替触媒としてマイエナイトC12A7(12CaO・7Al2O3) に含まれるO2-カチオンアニオンをハロゲン元素で置換した触媒用組成物及びそのエレクトライド化(内包アニオンを電子で置き換える)された組成物に関するものである。安価な材料を用いて簡易に触媒を生成することができ、多くの応用が期待できる。

【従来技術・競合技術との比較】

白金代替触媒として、鉄フタロシアニン、含窒素カーボン(カーボンアロイ)等が注目されているが、現在のところ、コストや化学的安定性という点で白金には及ぶものは出てきていない。本発明は触媒性においては現在白金の1/4程度ではあるが生成コストや化学的安定性で優れている。

【新技術の特徴】

・燃料電池の白金代替触媒として活用できる
・安価に簡易に生成できる
・燃料電池の燃料極(アノード)と空気極(カソード)のどちらにおいても触媒能力を有する

【想定される用途】

・固体高分子形燃料電池の白金代替触媒
・リン酸形燃料電池の白金代替触媒

【関連情報】

・サンプルあり
<連携・ライセンスについてのお問い合せ先>

上智大学 研究推進センター

TEL:03-3238-3173 FAX:03-3238-4116
Mail:g_rant-coアットマークsophia.ac.jp
URL:https://www.sophia.ac.jp/jpn/research/index.html

中央大学 研究推進支援本部

TEL:03-3817-1603 FAX:03-3817-1677
Mail:ksanren-grpアットマークg.chuo-u.ac.jp
URL:http://www.chuo-u.ac.jp/research/industry_ag/clip/

東洋大学 研究推進部 産官学連携推進課

TEL:03-3945-7564 FAX:03-3945-7906
Mail:ml-chizaiアットマークtoyo.jp
URL:https://www.toyo.ac.jp/research/industry-government/ciit/

中京大学 研究推進部 研究支援課 産学連携係

TEL:052-835-8068 FAX:052-835-8042
Mail:liaisonアットマークml.chukyo-u.ac.jp
URL:https://www.chukyo-u.ac.jp/research_2/liaison/