[AI/IoT ブログ] 第7回 : 斜面監視に関するインフラIoTの取り組み

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

私の担当する研究室で取り組んでいるインフラIoTのテーマの1つに斜面監視があります。このテーマは研究室での最初のインフラIoTの取り組みであり、沖縄県の株式会社 南伸様との産学共同研究を進めてきました。

更に昨年から同じ斜面監視ではありますが、異なる機器・条件に関連した産学共同研究を株式会社ファストリンクテック様と「簡易斜面監視システムの開発」として開始しました。

現在、天野研の大学院生 Mさんが斜面監視に関連した研究に取り組んでいます。その中で塩ビパイプに様々なセンサーを詰め込んで継続的に計測する準備をしています。多数のセンサーを接続するためにかなりがっしりとした装置ができあがりつつあります。私も先行して取り組んできた研究でいくつかの試みをしてきましたが、今回はそれらを上回る詳細なデータの計測を目指しています。せっかくなので私も大学院生とは違う機器構成で同種の装置を作っています(申し訳ありませんが、現時点ではいずれも中身はお見せできませんので写真はただの塩ビパイプになってしまいました...)。

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研究室で取り組んでいるインフラIoTに関する研究では初段階はいささか過剰なデータ計測をしています。どんなデータがどれぐらい分析に有益かを知ることが目的なので、余分にデータをとって様々な分析をしてみます。ここで余分というのは対象によってセンサーの種類・数・場所・期間など様々です。計測範囲が広いままだとコスト・消費電力の面で課題が多いので、最終的には余計な部分をそぎ落として最小化した計測手段を検討します。Mさんの取り組みはこの初段階に相当しています。

私が試作しているのは継続計測・通信を目的とした試行で計測データは少なくなります。その分だけメンテナンス間隔を長くすることができるので実用性という面では優れていると期待しています。これだけだとデータ量が足らないので何をどれぐらい計測すればよいのかがはっきりとしません。あくまでもこの時点では補助的な位置づけになります。

実はまだこの私の方の取り組みをMさんに話していないので、このブログで知られてしまいますね...。Mさんの計測を優先した装置と私の試作した通信を優先した装置を比較・様々な面から評価して、その結果をいずれまたブログに掲載したいと思います。

固体電池を使って電子機器の電源を全固体化する研究を始めました

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

皆さんは、TVのリモコンやラジオで、乾電池が液漏れして使えなくなった経験はありませんか? おそらく、誰もが一度や二度は経験していると思います。乾という言葉とは異なり、乾電池には電解液という液体が使われているためです。

こうした液漏れを無くすため、電解液の代わりにセラミック材、半導体を使った固体電池の研究が進んでいます。固体電池は電子機器だけでなく、大容量の電気自動車のバッテリとしても期待されています。しかしながら、現状では電子機器用の小型な固体電池が市販されているレベルです。

高木研究室では、2019年から東芝マテリアル(株)との共同研究で半導体薄膜を使った固体電池(半導体蓄電池)の研究を行っています。今回、市販の固体電池(セラチャージ)を入手し、両者の特性を比較しながら、電子機器の電源に適用する研究を始めました。

固体電池と太陽電池を組合せ、太陽光で発電した電力を固体電池、半導体蓄電池に蓄え、夜間でも使えるようにします。液漏れがなくなり、電池交換が不要な全固体素子の電源を開発し、屋外で使われるIoT端末や電子機器に展開できると考えています。

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[AI/IoT ブログ] 第 6 回:コンパクトなモデルの設計と解析

| 投稿者: tut_staff

こんにちは,電気電子工学科の美井野です.

第1回のブログで紹介した通り,私の研究テーマは AI や IoT の基本単位である「数理モデル」の解析です.基本単位ということで,「いかにコンパクトなモデルで世の中の不可思議な現象を捉えられるか」という視点でのモデル設計にも取り組んでいます.

コンパクトなモデルを考えることにはどのような意味があるでしょうか?

簡単なロードマップとしては,次のような例が考えられます.

  1. AI/IoT を含む大規模システムの不具合(不安定な動作,最適でない値への収束)を観測する
  2. 不具合を観測できるコンパクトなモデルを設計する
  3. 設計したモデルを解析し,不具合の根本的な要因をさぐる
  4. 得られた知見を元の大規模システムに還元する

すなわち,複雑に入り組んでいて手も足も出ないシステムも,適切に部分分解すれば手も足も出せるようになるのです.


昨年末に,電子情報通信学会の国際会議「2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Application」[1] や 米国電気電子学会 IEEE のワークショップ [2] にて不安定動作を示す最小構成の回路を公表しました.

現在,中京大学の研究チームと合同で回路設計・解析に取り組んでいます.上記ロードマップのステップ 3. に相当する部分です.

このステップでうまく解析ができれば,AI/IoT を始めとした様々な大規模システムで生じる不具合の検知や回避に役立つ見込みです.

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[1] Yuu Miino, and Tetsushi Ueta, "Devil's staircase and multistability in a hybrid harmonic oscillator," Proceedings of 2020 IEICE NOLTA, Virtual, pp. 501-504, Nov. 2020.
[2] Yuu Miino, and Tetsushi Ueta, "An RLC circuit with a switch giving rich nonlinear phenomena," Proceedings of 2020 IEEE NCN, Tokushima, Japan, pp. 84-87, Dec. 2020. 


[AI/IoT ブログ] 第5回 : インフラIoTその2

| 投稿者: tut_staff

こんにちは。電気電子工学科の新海です。

天野先生のインフラIoTに続き、第2弾です。

みなさん、コロナ放電とか部分放電って知ってるでしょうか。
雨の日に、電車のパンダグラフや、変電所の機器から、ジリジリという音がすることがあります。
空気中の電界の高い箇所で、湿度が高いと空気の部分的な絶縁破壊が起きる現象です。

これ自体はあまり問題ないのですが、
高電圧のケーブルや機器の内部でこれが起きるのはまずいのです。
経年劣化で絶縁耐力が低下してくると部分放電が起き、
次第に状態がわるくなり、最後は完全な絶縁破壊を起こし、
機器が破損したり、火災が起きるようなこともあります。

部分放電が起き始めたら、いち早く検知し、
交換や保守をうまく進める必要があります。

通常、部分放電の検出には電磁波や超音波を使うのですが、
これがなかなか厄介で、高価な装置と熟練の専門家が必要で、
だれでも簡単に取り組めるものではありませんでした。

簡単に、安く、安全に、AIの力も借りて、
誰でも診断できるようなシステムを目指して研究しています。

写真のような非接触のクランプ型電流センサと、この小さなマイコンで、負荷電流を測定します。
タブレットやPCで、負荷電流波形から小さなコロナ電流信号を分離して、AIで異常度を判定します。

ちょっと長くなるので、検出方法は、また次回紹介したいと思います。

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電気自動車のバッテリを走りながら充電する走行充電の研究を始めました

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

環境に優しい自動車として、エンジン車から電気自動車へのシフトが進んでいます。電気自動車のさらなる普及に向け、課題となっているのがバッテリとその充電方法です。電気自動車では1回の充電での走行距離が400km前後で、エンジン車の2/3~1/2以下となっています。また、エンジン車の給油時間が10分未満であるのに対し、電気自動車では30分で80%の充電と長くなっています。

こうした問題を解決するため、走行しながら充電する方法が検討されています。実現されれば、充電スタンドに停止する必要もなく、設置個所が増えれば充電スタンドを探す必要もありません。走行充電の利点が評価され、NEXCO東日本さんから、将来の高速道路として、プレス発表も行われました。

高木研究室では、2018年から東芝マテリアさんと、充電時間が短く容量の大きいWO3新型蓄電池の実用化研究に、取り組んでいます。通常のLiイオン蓄電池の負極材料をカーボンからWO3に改良することで、高速充電と大容量化を実現しています。充電器を短時間で自動車が通り過ぎていく走行充電では高速充電が必要で、さらにバッテリの軽量化という点から大容量化が重要です。これら両方の性能を有するWO3蓄電池は、走行充電に最適です。

そこで、走行充電に必要な小型なワイヤレス給電装置を購入し、WO3蓄電池に充電する実験を始めました。他のバッテリに対する優位性が確認できており、8 月に開催される電気学会産業応用部門大会で一連の結果を発表します。

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[AI/IoT ブログ] 第 4 回 : オンライン学会での研究成果発表

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の黒川です。

私の研究室では計算知能に関する研究を行っています。計算知能って聞き慣れない言葉ですが、最近流行りの人工知能のように少し賢いコンピュータを作るための技術のことを言います。

具体的な研究紹介はまたの機会にして、今日は先週の土曜日にうちの大学院1年生の学生がしてきた学会発表の話をします。発表内容はシステム解析の一種の話で彼の卒論の内容をまとめたものです。小難しい話は置いといて、解析結果としてこんな絵が描けるのですが、これを如何に速く解くかという話題でした。(図は私が良く使う研究紹介のスライドの一部です)

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今回発表した彼の仕事はプログラムの並列化です。粒子群最適化のプログラムを分解して、たくさんの小さな計算機が詰まっている機械に計算をやらせます。「小さな計算機が詰まっている機械」というのはゲーム好きな人ならよく知っている「グラボ」と呼ばれる部品です。本来は綺麗な画面を映し出すためのものですが、最近は科学技術計算にも使われます。あの無駄に光るゲーミングパソコンを研究費で購入するのはちょっと気がひけるのですが、絶大な効果が得られます。

通常の学会発表は参加者が同じ場所に集まって発表の時以外にも様々な議論を行う場所が提供されますが、今回はまだまだコロナ禍が続いている中でオンラインの開催でした。オンライン学会は移動もなく参加のハードルも低いので良いところもありますが、やはり現地で集まって対面で行う学会の方がコミュニケーションの密度という点で圧倒的に優れていることをこの1年で感じました。遠隔会議のツールはとても工夫されていますが一度に1人しか話せませんからね。また、コロナ禍が収束して元のように対面の集会ができるようになるのを楽しみにしています。

国際学会ECCE-Asiaで、修士の平山君、川村君を含め3件の発表

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

高木研究室では、修士の学生が海外の国際学会で発表することを推奨しています。アメリカの学会 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)が主催するパワーエレクトロニクスの国際会議 ECCE-Asia 2021が、5月24日~27日に開催されました。5月27日に修士の平山君、川村君が1件ずつと、高木が1件の合計3件の発表を行いました。

この国際学会に参加するための準備は昨年の10月に始まり、ダイジェスト版の原稿を提出し、原稿の査読審査を受けました。査読審査では30~40%の原稿がリジェクトされて発表できなくなりますが、提出した3件とも採択されました。査読で指摘された修正を加え、最終的なフォーマットに整え、最終原稿を提出しました。

学会は、一部対面でシンガポールでの開催が予定されていましたが、コロナ禍のため全てオンラインへと変更となりました。オンライン発表に対応するため、5月3日には発表の動画を作成し、学会に送りました。当日は、提出した動画が流され、質疑を受けるという形式で進みました。動画が流された後、平山君、川村君ともに苦戦しながら質疑応答に対応しました。

シンガポールに行けなかったのは残念ですが、国際学会での原稿作成、オンラインでの発表方法を学ぶことができ、良い経験になったと思います。今後も、修士の学生に国際学会への参加を強く推奨していきます。

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3年生向け研究室紹介を実施しました

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

電気電子工学科では3年次後期冒頭に研究室配属を行います。その前に調査・検討・相談する期間を確保するため、このタイミングで各研究室について紹介する場(と合わせて進路関連講座も実施)を設けました。3年生は前期にコーオプ実習中であるので、ちょうどその切り替わり日を活用して実施しました。

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写真(左)は司会も兼務した天野のアクセス環境です。PC2台、5スクリーンで配信とモニタリングをしながら運営しました。更に全体説明と自分の研究室紹介とでは違うプレゼンテーションツールを使ったので、他の先生の説明中に慌てて切り替えるといった様相でした。

これをトリガーにいろいろと研究室について調べて、後期冒頭によい配属申請ができることを期待しています。このことは就活にも通じる部分なので、相乗効果が上がるとなおよいですね。

オープンキャンパス(バーチャルオープンキャンパスDAYS)の準備中

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

今週末の6月13日にバーチャルオープンキャンパスDAYSがあります。電気電子工学科でも学科紹介の準備を進めています。今日は登壇予定の教員で集まってリハーサルを行いました。

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しっかりとした説明を時間厳守でできるよう、本番さながらに発表してみました。教員同士でレビューするのはなかなかの緊張感があります。リハーサルとしてはおおよそ問題ありませんでした。運用上の課題も明らかになったので、その対策を定めました。

ここから更にブラッシュアップして当日の配信に備えますので、ぜひ6月13日(日) 10:00~11:30もしくは14:00~15:30の「教育プログラムと3学科紹介(工学部) 」をご覧ください。

[AI/IoT ブログ] 第 3 回 : 最新のAI・最適化ソフトmodeFrontier導入

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

新しい製品を開発したり、現行製品の性能を高めたりする時に使われるのが最適化という手法です。最適化手法が使われたとして知られているのが、新幹線の先頭車両の形状です。新幹線では、列車速度を高めたいというニーズが常にありますが、その一方で高速化するとトンネル突入時に衝撃音が発生するという問題が起きます。

それまでの新幹線の先頭車両はロケットのような円錐型をしていました。この形状を最適化する目的でAIの1つである「遺伝的アルゴリズム」が使われ、高速走行でも衝撃音の低い先頭形状が導き出されました。現在の新幹線に使われているのは下側が長い「カモノハシ」と呼ばれている形状で、高速走行で衝撃音が小さい「最適」な形状となっています。

高木研究室では、これまでにも「遺伝的アルゴリズム」を使って効率の高いモータ形状を研究開発してきました。研究成果の1つは、527日に開催される国際学会ECCE-Asia2021で発表し、東京工科大学のHP(工学部電気電子工学科AI研究事例ビデオ)にも動画を公開しています。


AI・機械学習を活用した最適化手法にはいくつかの種類があります。こうしたAIと最適化手法の研究を飛躍的に進化させるため、AI・機械学習・最適化に特化した最新のソフトウェア「modeFRONTIER」525日に導入しました。

当研究室には、熱気流解析ソフト「STREAM」と「FloTHERM」、電磁場モータ解析ソフト「JMAG」、プラズマ解析ソフト「PEGASUS」、パワエレ回路シミュレータ「PSIM」、量子計算化学ソフト「nextnano」などなど、電気電子工学の解析に必要なソフトが揃っています。今後、これらのソフトと「modeFrontier」を組合せ、AIを活用した最適化の研究を勢力的に進めます。

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