研究

[AI/IoT ブログ] 第10回 : インフラIoTその2 の続き

| 投稿者: tut_staff

こんにちは。電気電子工学科の新海です。

インフラIoTの一例として、高電圧電力ケーブルの劣化診断のお話をしました。その続きです。

経年劣化で絶縁耐力が低下してくるとケーブルのシースや被覆(カバー)で部分放電が起き始めます。そうなったら、いち早く検知し、交換や保守をうまく進める必要があるわけです。

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。

磁界を使った非接触の電流センサを使って、負荷電流を測定します。その中に含まれる微小なコロナ電流信号を分離してあげる必要があります。

測定波形をそのままAIに読ませて異常度を診断することも試しましたが、初期の部分放電は微小で、周波数やタイミングもランダムなため、簡単ではありません。AIの前のデータ処理を工夫することが重要です。

比較的うまくいきそうなのがウェーブレット変換を使った方法です。周波数スペクトルって聞いたことあるでしょうか? 波形の中にどんな周波数成分が含まれているかという情報を示します。ウェーブレット変換は少し精度は落ちるのですが、周波数スペクトルの時間変化を求めることができます。

図のように、ウェーブレット変換で時間と周波数と強度の3つの情報を含んだカラーマップを作り、AIによる画像診断に持ち込めないかなと考えて研究中です。宝探しみたいなものですね。(宝じゃなくて異常ですが。。。)

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[AI/IoT ブログ] 第 9 回:計算知能の研究室

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の黒川です。

前回も少し書きましたが、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。

もう少し具体的に書くと、遺伝的アルゴリズムや遺伝的プログラミング、粒子群最適化などの進化計算アルゴリズムとニューラルネットワークをベースとした機械学習アルゴリズムをツールとして具体的な問題への適用を考えています。

例えば、数年前に最適な避難誘導看板配置を決める方法を提案しています。図のように、地図を決めて、マルチエージェントシミュレーションという手法で災害時の人流のシミュレーションを行いながら、遺伝的アルゴリズムを使って避難にかかる時間を短くする最適な看板の配置を求める試みです。

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他にも、かなり昔の話になりますが、遺伝子制御ネットワークという生き物の仕組みを表現したネットワークを推定する研究もしていました。これは一種のシステム推定の研究で、ニューラルネットワークを使います。

最近はマイクログリッドの運用や電気自動車の運用など社会システムの最適化に興味を持っていて研究室の学生と一緒に考えを膨らませているところです。おそらく近々お話しできるような成果も上がるんじゃないかと期待しています。

冗談のようなことを真面目にやっていたりもします。例えば、数年前には遺伝的プログラミングを用いたじゃんけんマシンを作りました。人間とじゃんけんをして勝てるプログラムを作るのは無理ですが、ある程度人間っぽさが現れるプログラムができました。統計的に人間っぽさを評価しているのですが、ただの乱数とは違った性質が見えてきます。

役に立たない研究…と言われることも多いのですが、ここには人間の意思決定の特性とか、乱数ってなんだろう?とか、計算知能は何ができて何ができないのかとか、好奇心をくすぐるネタがたくさんあります。論文はいろんな国の人がダウンロードしてくれているっぽいので、人間の知的好奇心には訴えかけているようです。

ただ、この研究、一つ欠点があって、じゃんけんをするときの手の入力にキーボードを使うので、人間らしいじゃんけんになってません。より自然なデータを取るためにカメラで人の手を撮ってじゃんけんの入力としてくれる機械を昨年作ってみました。実用に耐える精度にはもう少し改良が必要なので頑張っているところです。

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こんな感じであまり派手な研究はしてませんが、研究って、どんな分野やテーマだとしても、やってる本人が面白いと言うのが大事だなと思います。これを読んでくれた皆さんも、ぜひ自分の研究テーマを決めて研究を楽しんでみましょう。

[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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[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。

[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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[AI/IoT ブログ] 第2回 : インフラIoT

| 投稿者: tut_staff

こんにちは、電気電子工学科の天野です。

私の担当するセンシング技術活用研究室で行っている研究の中核は「インフラIoT」の分野です。

インフラの老朽化や異常気象などの要因から、インフラの点検・モニタリング(監視)は非常に大きな役割が期待されている分野です。適切に点検・モニタリングすることで安心・安全な生活を守ることができます。例えば下の写真のような斜面で地すべりの予兆を把握できれば、避難したり、通行止めにするといった施策をとることが可能です。

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センシング技術活用研究室では斜面のように日本・世界中に無数にあるインフラを実用的に点検・モニタリングできるようなシステムの実現を目指しています。具体的には

  斜面の地すべり監視
  構造物の劣化検出
  コンクリート板の検査
  住宅における振動計測とその応用

など、様々な企業との共同研究(記事1記事2記事3など)として取り組んでいます。

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これらの研究では無数にあるインフラへの適用を想定し、簡単かつ少ない消費電力で実現することを目指しています。このシステム構成はIoTそのものです。また、AI/機械学習は微細な情報をフレキシブルに活用することができるとても強力な分析手段となっています。

先日、斜面監視に関する産学官共同研究に関連し、実験候補地の現地調査をさせていただきました(最大限の新型コロナウイルス対策をとりました。ご協力いただいた皆様ありがとうございました)。こういった実地検証には様々なステークホルダーが存在します。そういった様々な方々と対面・Web会議を通じて情報交換できることも共同研究の楽しみの一つです。

[AI/IoT ブログ] 第 1 回:シミュレーション工学と AI/IoT

| 投稿者: tut_staff

こんにちは,電気電子工学科の美井野です.
AI/IoT ブログ第 1 回となる本日は私の研究内容を紹介します.

私の研究では,数値計算(いわゆるシミュレーション)による現象解析を行っています.数理モデルから直接はわからないシステムの挙動も,コンピュータによるシミュレーションを通して特徴を捉えることができます.私の ホームページ でいくつかのシミュレーションを体験できますので,興味があれば覗いてみてください.

さて,AI や IoT も,その根幹には「数理モデル」が存在しています.

例えば,AI のいくつかは「ニューラルネットワーク」という概念に基づいています.さらに,ニューラルネットワークは「ニューロンモデル」と呼ばれる数理モデルの組み合わせで成り立っています.また,IoT についても「ハイブリッドオートマタ」という記法で表現できますが,その基本単位は IoT でつながっている「モノ」の数理モデルです.

私のシミュレーションでは,これら最小単位の数理モデルを解析しています.


中でも一定の成果を収めているものが「ニューロンモデル」の解析で,シミュレーションを通してそれまでに発表されていなかった全く新しい現象(同期発火現象に伴う動作の不安定化)を発見しています.この現象はニューラルネットワーク,ひいては AI の安定動作に影響する他,人体におけるニューロンの運動にも関係すると考えられています.

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from [1] Yuu Miino, and Tetsushi Ueta, "Synchronized bifurcation in the two-coupled Izhikevich neuron model," Proc. of 2016 IEICE NOLTA, Yugawara, Japan, pp. 354-357, Nov. 2016.


他方で,次の図のような IoT に関する研究も構想しており,車の運動モデルについて着手していく予定です.この研究課題の将来的な応用分野としては「自動運転技術」や「経路選択最適化」などが挙げられます.運動モデルの解析を通して,より最適な状態への制御が実現できる見込みがあるのです.

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AI/IoT に関する研究はそのアプローチも様々ですが,私の研究はいわば「足元を整える研究」です.一見地味かもしれませんが,大変やりがいのある仕事です.

技術は一日にして成らず,いろんな角度から研究する人がいて初めて成り立ちます.

私の研究が,皆さんにとって身近な技術の「礎」となる日を目指して,これからも研究に励んでいきます.

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