1600情報工学一般 機器の時系列データから解釈性に優れた物理モデルを自動生成し、 機器の「異常検知」と「異常発生要因の判定」が可能なAI技術を開発
社会インフラ設備における、機器の異常検知と異常発生要因を判定する物理モデルを自動生成するAI技術を開発しました
1600情報工学一般
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1600情報工学一般 「8K文化財鑑賞ソリューション」による 『8Kで文化財 みほとけ調査』を東京国立博物館で特別公開
「8K文化財鑑賞ソリューション」とは、「8Kインタラクティブミュージアム」をベースに文化財活用センターおよび東京国立博物館と共同で開発したものです。通常は間近で見たり、手に取ったりすることができない貴重な美術品や工芸品などの文化財の高精細画像を8Kディスプレイに表示。直感的な操作で画像を拡大・縮小、回転させながら鑑賞することができます。
1505金融工学 組合せ最適化処理に適したCMOSアニーリングを高速の金融商品取引に適用するための技術を開発
組合せ最適化問題の処理に適したCMOSアニーリングを、高速の金融商品取引に適用するための技術を開発しました。平均回帰性を有する金融商品ポートフォリオ(資産の組み合わせ)の構築をQUBO形式の組合せ最適化問題として表現する技術と、CMOSアニーリングと連携した取引シミュレーション技術の主に2つの要素から構成されます。取引シミュレーションを実施し、リアルタイム処理におけるCMOSアニーリングの有用性を確認できました。
1600情報工学一般 政府の実証試験における大規模イベントの感染予防のための調査を実施
政府、日本サッカー協会（JFA）、Jリーグによる「ワクチン・検査パッケージ」に関する技術実証において、JFA、Jリーグおよび名古屋グランパスエイトと連携して、ワクチン接種証明・陰性証明チェックブースなどにおける入場者間の平均距離、観戦時の観客のマスクの着用の有無や応援方法、スタジアム内の歓声などを評価する実証試験を実施。また、CO２濃度計測器を活用して、スタジアム内の密の程度を評価。
1600情報工学一般 アイテック阪急阪神と NTT ドコモ、大阪・梅田でモバイル空間統計の新技術の実証実験を実施
大阪・梅田で、リアルタイムに人口を推計する「モバイル空間統計」の「国内人口分布統計（リアルタイム版）」についての実証実験を、実施する。リアルタイムに主要な移動先のエリアを推定する新技術と、エリアを細分化して人口を推計する新技術の有用性を検証する。
1600情報工学一般 モデルベース開発向けに車載半導体の動作検証時間を約10分の1に短縮できるシミュレーション技術を開発
モデルベース開発（MBD）向けに車載半導体の動作検証時間を従来に比べて約10分の1に短縮できるシミュレーション技術を開発した。
1600情報工学一般 肥後銀行とOKI、銀行店舗業務における行員の現金タッチレスを実現
セルフ入出金機「SmartCashStation」（SCS）を活用した、銀行店舗におけるお客さまのセルフ入出金と行員の現金タッチレスの実現に向けた取り組みを開始した。
1600情報工学一般 モバイルGISを用いた農地一筆調査支援システム～ 市町村が行う農地の現況確認業務を効率的に～
市町村が行う農地の現況確認業務を効率化する「農地一筆調査支援システム」を開発した。パソコン用GISソフトとタブレット用モバイルGISアプリで構成され、PC上で構築したデータセットは、モバイルGISアプリと双方向で同期できる。農地の現況確認にモバイルGISアプリを活用すると、調査結果の入力、撮影写真の記録など、現場で行う一連の作業を効率的に実施できる。
1600情報工学一般 量子化学計算のための汎用量子アルゴリズム
量子コンピューターを用いて原子、分子の任意のエネルギー差を直接計算できる量子アルゴリズムを開発した。
1600情報工学一般 3個以上のスピンが揃った多電子の読み出しに成功～スピンを使った量子情報処理の高速化・大容量化に期待～
量子ホール効果を使って、スピンが揃ったまま多電子を電子２個に変換することにより、多電子のスピンが揃った状態の読み出しに成功した。これにより、多電子スピンを用いた情報処理が可能となり、情報量の増加や計算ステップ数の削減を通して量子コンピュータの高速化・大容量化などが期待される。
1600情報工学一般 イベント初開催の場所でもイベント終了後の混雑が予測可能な「駅混雑状況予測技術」を開発
人口分布データを用いてイベント開催時などの駅混雑状況を高精度に予測する「将来駅混雑予測技術」を開発した。
1600情報工学一般 人工知能はゲノミクスで何を見つめるのか？〜遺伝子などの非画像データから深層学習で特徴を抽出する方法～
ゲノムなどの非画像のオミクスデータを画像形式に変換して深層学習で扱い、さらにどのような遺伝子などの特徴を重視すべきかを深層学習で発見するDeepFeature法を開発した。がん種を予測する実験で優れた性能を示すと同時に、がん種を判別する新規のシグナル経路を発見した。深層学習が中で何を重視しているかを生物医学的に解釈可能にし、重要な遺伝子などの特徴を抽出する方法は世界初である。