2020年度 センシング技術活用研究室紹介

2020年9月実施の卒研室配属向けに情報をまとめたページです。

一緒にセンシング技術を活用した研究をしませんか? その研究が安全・安心なサステイナブル社会の実現に寄与します。

主要テーマである「インフラIoT」について配属向けに紹介しています。

研究テーマ

現在、この研究室で取り扱っているテーマは主に以下の通りです。

  • IoT(センシング+AI)
    • インフラの点検・監視
    • インフラ用IoTを活用したサービス
  • 業務・教育支援システム
    • AIやRPAを用いて様々な業務や教育を分析・支援・効率化
  • その他

研究テーマの主なものはインフラに関連したIoTです。産学共同研究(未公開の2件を含む)もこの分野のものがほとんどです。現在、研究室メンバーの60~80%ぐらいがこの分野に携わっています。産学共同研究では実際に企業の抱えている問題(すなわち、その先にはニーズである企業や自治体があり、最終的には人々の役に立つことになります)を解決する視点で実践的な研究を進めることができます。

業務・教育支援システムに関する研究は天野がメディア学部所属時代から継続しているテーマです。利用履歴や様々なセンシングによって得られるデータをAI/機械学習を用いて分析し、教育効果を改善・向上することを目指します。この分野でも産学共同研究が1つあります。

用いる技術は様々です。インフラIoTでは主に音伝搬特性(音の伝わり方の変化)をAI/機械学習によって解析しています。それ以外に無線通信、衛星画像の利用も進行・準備中です。教育支援システムでも分析手法はAI/機械学習を主に用いています。学習者の状態はスマートフォンやカメラなどを用いて計測します。

センサーは完成品を使用することも、部品を組み合わせて制作することもあります。AI/機械学習についてはプログラミングをする学生もいますし、Azure Machine Learning StudioのようなGUIを使ってノンプログラミング(ノーコード、ローコード)で済ませる学生もいます。いずれも研究テーマからの必要性と各自のスキル等から相談して決めています。

研究室メンバー

2020年9月時点でのセンシング技術活用研究室のメンバー構成は以下のようになっています(括弧内は2021年4月予定)。

  • 指導教員:天野直紀
  • 大学院修士課程2年:4名(4名)
  • 大学院修士課程1年:3名(2名)
  • 卒研生:11名(11名)
  • 研究生:2名(1名)

大学院生・研究生には7名の留学生が含まれています。せっかくなので多様な文化的背景に基づいた視点が活かせるように研究室を運営したいと考えています。卒研生にとっても、相互によい影響を得ることができると考えています。会話言語は日本語で大丈夫です。

新型コロナウィルス対応

新型コロナウィルスの影響下で現在、センシング技術活用研究室ではおおよそ以下のような形で卒業課題を実施しています。社会情勢や大学の指示の変化に応じて随時、安全性を高めるように変更します。

  • 自宅で実施可能な調査・検討・分析・実験は自宅で行う
    • 実験に必要で管理上も可能であれば、所定の手続きの上で、機器を自宅へ持ち帰る・郵送
  • 研究室での実施が不可欠な実験は研究室で行う
    • 規模・管理上の都合から持ち出せない機器や計測対象がある場合には、登校し実験を行う
  • その他の希望に合わせて研究室での研究活動を行う
    • 大学の方針に沿って後期からその範囲を緩めて、各自の希望に応じて特に上のような理由がない場合でも認めることにしました
  • 上における同時登校人数が多くならないように登校日程は事前に調整(申告・許可制)
    • 最大人数を定めて、天野が一元的に管理しています

創成課題については必要に応じて対面とオンラインを組み合わせて行います。その意味ではリアルタイムの対面もしくはオンラインが主な形式になる予定です。また各自の状況による相違には応相談とします。

普段の連絡やディスカッションには(新型コロナウィルス以前から)Microsoft Teamsを用いています。

配属手続き関連(相談・訪問&自己推薦書)

質問・相談はいつでも電子メールで受け付けています。個別の対面・Web面談を希望する人はその旨と希望する日時の候補3つをメールで連絡してください。

学科標準の10月2日(金) 2限および10月5日(月) 2限について以下のように対応します。

  • オンライン
    • Google Meet 会議室
      • ここはオープンスペース(対面とミックス)、いつでも出入り自由
  • 対面(研究棟C 3F 303)
    • 出入り自由
    • 感染拡大防止のため、同時の入室人数を数名に制限、廊下での数名以上の待機は禁止

上はいずれも出入り自由で、オンラインと対面はミックスで行いますので同じ内容を見聞きすることができます。

その他、申告までの期間中の平日の日中はおおよそ居室(研C 303)にいる予定です。予約なしで訪問してもらっても構いません(不在や都合の悪いときには別日程でお願いすることはあります)。

自己推薦での配属を希望する人は、以下の内容をこちらのフォームから10月8日(木) 18:00までに送信してください。その内容は以下のようになっています。

  • 氏名
  • 希望テーマと関心事
  • 自己PR
  • 卒業後進路の予定

「希望テーマ」は無理に希望テーマを選択する必要はありません(希望なしという選択肢を追加しました)。特にテーマの希望はないけれど、○○のスキルを身につけたいといった考え方はむしろ歓迎します。

下は9月28日の説明会で用いた研究室紹介の動画です。このページの上の方にある内容と重複する部分もあります。

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