東京工科大学　工学部　電気電子工学科　ブログ

こんにちは電気電子工学科の黒川です。

電気電子工学科では今年から連休の前後に1年生向けの研究室紹介を行うことになりました。
10人くらいのグループに分かれて各研究室を回って、1研究室あたり15分の説明を聞くスケジュールで、これを2日に渡って行います。
少人数を相手に話ができるのは良いとして、教員からすると同じ内容を連続で5回繰り返すのは結構大変でした…

他の研究室は大きな実験装置があったりしますが、我が研究室にはそんなに大掛かりな機材はありません。
大雑把に言うとAIというサービスを実現するための細かな技術について研究しているので、作業はだいたいパソコンの中で済んでしまいます。

と言うわけで、目で見ておおー！という装置も無いので、いきなり1年生が研究の話をされても？？？なのですが、我が研究室で目に見えるものといえばパソコンです。
そんなすごい計算資源を必要としているわけではないので普通のパソコンです。家にあっても不思議じゃ無いものばかりです。
でも、最近流行りの並列化には対応してるので、グラフィックカードを使ったり、コア数が多めのCPUを使ったりしています。
ということでCore i910850K+RTX 3090のゲーミングパソコン（控え目に光ります）があったりするのですが、そこにはピクッと反応する学生もちらほら。

そんなパッと見わかりずらい研究室なのですが、しっかり勉強してアイデアを形にして卒業している学生もたくさんいます。
良かったら<a href=“https://sites.google.com/edu.teu.ac.jp/elec-kuro-lab/”>研究室のホームページ</a> を見てください。

さて、というわけで、100人の1年生への説明を終えて、また3年後にこの中の誰かと研究を始めることになるんだなぁと思いながら、研究室でこのブログを書いてます。

それでは、また。

　今日は、電気電子工学科の高木です。

　電気電子工学科で、「AI/IoT×電気電子工学プロジェクト」の活動を始めて４年目になりました。昨年までの美井野先生に代わり、今年度からバイオ計測工学が専門の荒川先生に参加いただきます。

　今年度も、大学進学を考えている高校生の皆さんに向け、2週間に１回のペースで、プロジェクトでの取り組みをブログで紹介します。第１回は、2021年の活動のまとめです。

　2021年度は天野先生、黒川先生、新海先生、美井野先生、高木の５名でプロジェクトを進めました。基本的な活動を各研究室で進め、全体活動としては、相互の情報交換、ブログによる活動状況の発信、展示会での展示・報告を行いました。

展示会での出展では、２月15～18日に東京ビックサイトで開催されたJapanPackに参加し、活動をパネルで展示した。また、2月15日には高木教授が「AI/IoTと電気電子工学を融合した産学連携研究」の講演を、16日には新海教授、18日には天野教授が現地でパネル説明を行いました。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

アフレル社のブログ「アフレル学び研究所」にセンシング技術活用研究室（天野直紀研究室）での研究に関する取材記事が掲載されました。

掲載されているのはこの春に修了した新藤さんが卒研と、同じくこの春に卒業した中條さんの卒研の内容に基づいたものになっています。いずれもアフレル社が販売している卓上ロボットアームDobotを使っていて、そのご縁で今回の記事掲載となった次第です。

それぞれとても苦労して成果を出したよい研究だったので、こうやって情報発信できたのはとても幸運でした。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

前の記事でとりあげたJAPAN PACK2022について追加記事です。最終日に私も現地入りしたのでその簡単な報告になります。

新型コロナウイルス感染拡大防止に最大限配慮して会場の東京ビッグサイトを訪問しました。

東京工科大学工学部ブースの左側にこのAI/IoTに関連したポスターを展示していました。

こんな社会情勢ですので大盛況とはいきませんでしたが、ご訪問いただいた皆様とゆっくり情報交換できました。幾つかは今後なんらかの形で進展できるのではないかと期待しているところです。

一方で会場には多数の企業が出展していて、その中には卒業生の就職先企業も当然あります。あいにくと私は卒業生と直接会うことはできなかったのですが、幾つかのブースでは卒業生が元気で活躍していることをお聞かせいただき大変ありがたく・嬉しく思いました。

ご訪問・ご対応いただいた皆様ありがとうございました。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

AI/IoT x EE プロジェクトでは2月15日から2月18日まで東京ビッグサイトで開催されているJAPAN PACK2022（日本包装産業展）の工学部ブースにポスターを出展しています。2月15日午後にはセミナー「AI/IoTと電気電子工学を融合させた産学連携研究」（高木学科長）も行っています。

AI/IoT x EE プロジェクトの中で行っているAI/IoTと電気電子工学を結びつけた研究についての紹介をしています。

天野研の出展内容はこれまで取り組んできた照明柱のき裂検出を具体例として説明する内容となっています。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

先日、産学共同研究に関連した実験実施のために新幹線で出張しました。新幹線にリモートワーク用の車両が用意されたと報道されていましたので、これは挑戦するしかありません。

ちょうど機材貸出のある便でしたのでモバイルルータ（200円）を使用しました。

2名の学生とそれぞれ10～20分ぐらいTeams上のWeb会議を用いて面談しました。研究の進捗報告等をしてもらって、カメラON＋画面も共有しながらの面談となりました。天野は自前のBluetoothヘッドセットを用いました（これも借りてみればよかった）。

トンネルでは通信が途絶してしまいましたが、それ以外には非常に快適に通信することができました。通信品質面では大学からWeb会議をしているときと相違を感じませんでしたので、十分に実用的だと感じました。ヘッドセットも有効で音質はとても良好でした。かなり小さな声で話しても学生にきちんと声が届いているようでした。

もちろん話せる内容には個人情報や守秘義務に注意を払う必要があります。このあたりはいろいろと手当てをして行いました。

私の乗った車両には多いタイミングで10名程度しか乗客がいなかったようでした。アテンダントの方にお聞きしたところではこれでも多い方ではないかとのことでした。実際、私は席がとれなかったら困ると心配していましたが、実際には新幹線の扉が開く前に並んでいたのは私ともう1名の方だけでした。

面談以外でも資料の閲覧等を快適にできること、打鍵音もそれほど気にしないで済むことはとても有益でした。

検証結果としてまとめるならば、とても有効、ただしトンネルの続く区間を通る時間帯をWeb会議の想定時間から外しておくことが重要というところでしょうか。

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

CO2の排出を減らし、低炭素社会を実現するため、エンジン車から電気自動車への移行が進んでいます。電気自動車は環境に優しいという側面の他にも、操作に対する反応が早いという特性があります。電気自動車に使われるモータはエンジンに比べその反応速度が100倍以上速くなります。

モータが高速に応答できる性能を使って、高木研究室では登り坂のスリップを抑制する方法を提案し、国際学会、論文発表を行ってきました。車輪の回転数を測定比較することで、車輪のスリップを検知し、スリップの発生とともにモータを停止する方法で、トルク関数制御と呼ばれる方法です。

トルク関数制御の優位性が確認されたことから、コーナリング（操舵）の制御に適用する検討を始めました。中国から来ている大学院生は、大学では機械工学を学んでおり、電気自動車の制御に興味をもっていたことから、彼がこの研究を担当しています。研究に着手しててから、EVカードのハード、ソフトの改造を終え、走行実験ができるようになりました。さらに、１回目の実験でスリップを含めた走行状態のデータが取得できることがわかりました。

今後、走行実験を繰り返し、トルク関数制御を使った制御の有効性を確認し、2022年3月に開催される電気学会　全国大会で研究成果を発表します。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

土木学会 構造工学委員会 第2回 AI・データサイエンスシンポジウムにて天野研の修了生Kさんが発表を行いました。

小林さんは学士・修士一貫早期修了プログラムで学部＋修士課程を1年短い5年間で終えた学生です。この3月に修了して就業していますが、本日は発表セッションへの参加を在職中の企業から認めていただきました。今回の許可を出していただくにあたりご尽力いただいた皆様、特別にご配慮をいただきありがとうございました。この場を借りて御礼申し上げます。

発表内容はその卒業課題～修士研究の内容の総括といえる内容です。照明柱に生じるき裂が音伝播特性に変化を生じさせることに着目し、それを機械学習を用いて検出するといった内容でした。これは天野研としてはインフラIoT分野で2つ目の主要なテーマでもありました。

在学中に修士論文執筆後にその内容の主要部分を投稿論文にまとめ直して今回の発表に至りました。学士・修士一貫早期修了プログラムで研究期間が通常よりも短い中、たいへん苦労して成果をまとめました。最後にこういった形でアウトプットできたことは大変喜ばしいところでした。小林さん、お疲れ様でした。

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

先日、出張講義（出前講義）に行ってきました。新型コロナウイルス対策を万全にした上での実施でした。

今回の講義内容は「IoT」に関する内容です。センシング技術活用研究室（天野研）ではインフラIoTに関わる様々な産学共同研究を行っているので、それらに関連した内容です。

この中でスマホを使った手品のようなデモンストレーションを実施しました。この種のデモンストレーションは産学共同研究を通じて研究・開発した技術をデフォルメしたものになっていて、これまでに同種のデモンストレーションを何度か試みています。今回の出張講義向けに最新の知見に基づいて新たにデータ計測～機械学習を行い、アプリも新規開発しました。これで精度は随分と向上していたのですが、デモンストレーションの中で1回失敗してしまいました。スマホの置き方がよろしくなく、いくら精度を高めても装置を正しく用いなければ意味のないところです。油断大敵です...。

時間内にいろいろと詰め込みすぎた感じもありましたが、大学で工学を学ぶ一端を体験していただけていれば幸いです。

こんにちは、電気電子工学科の高木です。

皆さんは、制御という言葉を聞いたことがありますか？

聞いたことが無くても、毎日の生活でいつもお世話になっています。例えば、エアコンの冷房温度を26℃に設定すると、センサが温度を測定して26℃より低くなると、冷房を弱めるあるいは止めて26℃を目指します。26度を超えた時はこう逆の動きをします。このようにある値を一定状態に持つために、機器の運転状態を調整するのが制御です。今の状態を測定し、次の運転状態に反映させるのでフィードバック制御と呼ばれています。

電気自動車(EV)には主に永久磁石同期モータと呼ばれるモータが使われ、フィードバック制御により回転状態を調整しています。アクセルとブレーキの操作に対応してモータの回転数を増加したり、減少したりすることで、EVが加速、減速します。高木研究室では、モータ制御をより早く、エネルギー効率の高い状態にするため、図１の実験装置を用いて制御の研究を行っています。

これまで、フィードバック制御を使って、外乱が加わった時の反応を評価してきました。実際のＥＶでは、例えば、平地から登り坂とうい外乱が発生することに対応しています。2020年度からは、フィードバック制御にAIを組み合わせた新しい制御方式の研究に取り組んでいます。AIを使って目標値への到達を早くしたり、発生した外乱に対してモータ動作の効率が最大となる目標値を算出したりする機能を付加しています。

図２は実験結果の一例で、外乱が加わった時の回転数の低下を低減し、回復時間を短縮化する試みです。AIを加えることで、回転数の低下が抑制され、回復時間の短縮が図られています。今後はAIとフィードバック制御を組合せ、モータの効率を高める研究にチャレンジしていきます。