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回答者 R0172

メールnobuhara.hajime.ft@u.tsukuba.ac.jp
名前延原 肇
所属(教員組織)※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization)システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems
専門分野/ Research Fieldドローン、計算知能、スマート農業
以下の項目から選んでください。 Please select from the options below.教員・研究員/ Faculty Member / Researcher
職位 Position教授
2-1研究へのAIの活用経験と意識(当てはまるものを選んでください)/Experience with and Perceptions of AI Utilization in ResearchAIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI.
3-1 AI を活用することで推進したい(推進した)研究テーマを回答ください。(1テーマ40字程度)Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI.グラフェン複合体の非線形応答と生体微振動のAI解析
3-2 AIを活用することで解決したい(解決した)学術的課題の概要を教えてください(分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度)Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI.柔軟なグラフェン複合体センサは、わずかな変形に対して非線形に抵抗値が変化する特性を持つが、この非線形性は従来ノイズとして扱われ、物理的な理解が十分ではなかった。本研究では、この複雑な応答特性をAIにより解析・モデリングし、μmスケールの生体微振動(トレモア)を安定的に抽出することを目指す。材料内部の導電ネットワーク変化と周波数応答特性を統合的に学習することで、柔軟センサの設計原理と生体状態推定の新たな理論基盤を確立する。
3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。1.研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ(何)でしょうか?2.AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか?If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ...1.AIが特に有効な部分 グラフェン複合体センサは、微小変形に対して非線形かつ履歴依存的な電気応答を示すため、単純な線形モデルでは挙動を説明できない。本研究では、材料内部の導電ネットワーク再構成や周波数応答特性を、実験データとシミュレーション結果からAIに学習させることで、抵抗変化と微振動との関係を高精度に推定する。特に、ノイズと信号が重なったμmスケール振動の抽出、多周波成分の分離、最適材料配合の探索においてAIが有効である。 2.研究分野へのインパクト AIを導入することで、従来経験的に扱われてきた柔軟材料の非線形応答を「予測可能な物理モデル」へと転換できる。これにより、生体微振動の安定検出や状態推定が可能となり、ウェアラブル生体センシングの精度と信頼性を飛躍的に向上させる。さらに、非線形複合材料の設計指針をデータ駆動型で確立することで、柔軟電子デバイスや医療用センシング技術全体に波及効果をもたらすと期待される。
3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか?At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program?応募したい I would like to apply.
3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか? Have the data for the above research theme already been collected?現在データはなく、これからデータを取得する予定(前向き研究)The data have not yet been collected, and we plan to collect them in the future (prospective research).