浮遊式全方向液滴振動発電機：画期的な研究 学術的背景 IoT（モノのインターネット）デバイスが海洋環境監視で広く使用されるにつれ、電力網に依存せずにこれらのデバイスに安定した電力を供給する方法が重要な課題となっています。従来の風力や太陽光などの再生可能エネルギー技術は海洋環境では限界があり、摩擦電気ナノ発電機（Triboelectric Nanogenerator, TENG）はその高い機械エネルギー変換効率から有望な解決策と見なされています。しかし、既存のTENGデバイスの多くは固体-固体界面の摩擦に依存しており、摩耗の問題があるため長期使用が制限されています。また、多くの液滴ベースのTENGは単方向のエネルギー収集しかできず、海洋環境の予測不可能な多方向の波に対応できません。 これらの問...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、深層学習は複雑なタスクにおいて顕著な進展を遂げてきました。しかし、深層学習の成功は、大量のラベル付きデータに大きく依存しており、データのラベル付けプロセスは時間がかかる上に、労力がかかり、専門的知識も必要とするため、コストが高いという課題があります。特に、ロボットスキル学習、触媒発見、薬物発見、タンパク質生産最適化などの専門分野では、ラベル付きデータの取得が特に困難で、コストも高くなります。この問題を解決するため、深層ベイジアン能動学習（Deep Bayesian Active Learning, DBAL）が登場しました。DBALは、最も情報量の多いデータを能動的に選択してラベル付けすることで、ラベル付けの効率を大幅に向上させ、限られたラベル付きデー...

多目的進化的最適化による移民定住問題解決の新たなフレームワークに関する研究報告 グローバル化の進展が加速し、社会経済的背景が変化する中、移民（migrants）現象は無視できない世界的なトレンドとなっています。人道的支援の観点や、グローバル経済の持続可能な発展の観点から、移民を効果的に管理し定住させることは、複雑で重要な課題となっています。統計データによると、2019年現在、国際移民の総数は2.72億人に達しており、従来の予測をはるかに上回る成長を示しています。そして、この現象は将来も続くとされています。しかし一方で、移民定住のプロセスには多くの課題が伴います。例えば、どのように移民の雇用率を向上させるのか、またどのように適切な定住地に移民を合理的に配置するのかといった問題です。これらの問い...

マルチエージェントハイブリッド環境協調ナビゲーション研究: 関係グラフ学習に基づく強化学習の新しいアプローチ モバイルロボット技術は、人工知能分野の進展とともに応用ブームを迎えています。その中で、ナビゲーション能力はモバイルロボット研究の核心的なホットスポットの1つです。従来のナビゲーション手法は、動的環境、障害物回避、複数ロボットの協調タスクに直面した際、アルゴリズムの複雑性、計算資源の消費、モデルの汎化性という問題に直面しやすいです。これらの課題を解決するため、Central South UniversityとZhejiang University of Technologyの研究チームは、関係グラフアテンションネットワーク（Graph Attention Network, GAT）に基...

非線形固定時間強化学習最適化制御によるインテリジェント船舶自動操舵システムの研究 近年、インテリジェント自動操舵技術は自動化制御分野における研究の焦点の一つとなっています。複雑な非線形システムにおいて、特に固定時間内でシステムの安定性と性能最適化を実現するための最適化制御戦略の設計は、制御エンジニアと研究者にとって重要な課題となっています。しかし、既存の固定時間制御理論は、システム状態の収束を実現する際にリソース利用効率とのバランスを考慮していない場合が多く、このため過剰補償または補償不足の現象を引き起こし、システムの定常状態誤差を増加させる可能性があります。さらに、時間制限内での非線形不確実性の推定誤差最小化については、関連研究は依然として少ないのが現状です。したがって、本研究では、この重...