国内最大規模の展示会「イノベーション・ジャパン2020」の大学等シーズ展示に、今年度も本学から3名の教員が出展いたします!

今年度は「イノベーション・ジャパン2020～大学見本市Online」として、オンラインでの開催となります。一般の方にも公開されていますので、この記事をご覧の皆様も、是非「大学見本市Online」特設サイトへ!

◇工学部環境応用化学科 丸尾 容子 教授(出展分野:超スマート社会)

「ナノ多孔体分析チップを用いた呼気分析による健康管理」

技術概要 今日、呼気成分と特定の疾病との関係が明らかになりつつあり、呼気成分の分析は生活習慣の改善や疾病の早期発見につながるものと期待されています。多孔質ガラスというナノレベルの孔がたくさん空いたガラスをチップ基板として、その孔内の検知剤の化学反応により気体中に含まれるごく微量(ppb～ppm)の成分を分析する技術を研究しています。この方法の小さな分析チップを用いるだけで高感度・高選択・高精度の分析ができます。また分析チップは色が変化するので、手軽に個人でアプリを用いて画像で呼気成分の概算濃度を知ることも出来ます。

 

◇工学部電気電子工学科 室山 真徳 准教授 (出展分野:超スマート社会)

「エッジヘビーセンシング・インタラクションによる次世代の製造・生活スタイルの提案」

技術概要 生産現場における機械,次世代ロボットなどへの触覚機能などの付与などにより,人と同等以上のレベルの作業の自動化が期待できます。ネットワークの末端におけるエッジ,つまり我々の近いところへのセンシング能力を拡充することにより人に頼らない製造や生活支援,そのほか遠隔コミュニケーションなどが可能となります。現在はLSIやMEMS技術を核としたセンシングに特化していますが,インタラクションを前提とした出力にも着目し技術開発を進めています。

 

◇工学部電気電子工学科 鈴木 郁郎 准教授 (出展分野:医療)

「個別ニーズのAI解決(特に波形データ等)」

技術概要 AiR研究所は、AIシーズ技術を基に、企業様のニーズを解決するAIを創造します。シーズ技術の中に、波形データのAI解析があります。波形の周波数成分の特性を画像化し、AIに学習させることで、周波数成分の特徴に基づいたAIによる判定が実現します。波形データの種類に制限はなく、またこの技術は、画像の特徴を抽出する際にも有効になります。従って、画像全般に拡張可能な技術です。実際の応用例としては、脳神経活動(波形データ)に基づく、医薬品や化学物質の毒性や効果をAIで解析しています。

 

一般公開期間:2020年9月28日(月)～11月30日(月)

  HP:https://www.jst.go.jp/tt/fair/entry.html

※現在「出展課題」が確認できます。特設サイトURLは8月中に公開予定です。