単一センサーによる振動心動図で多モダリティ心血管波形を生成 背景紹介 心血管疾患（Cardiovascular Disease, CVD）は、世界でもっとも罹患率・死亡率が高い疾患の一つとして、毎年億単位の患者に影響を与え、世界の医療システムに巨大な負担をもたらしています。文献によれば、CVD関連医療費は毎年数十億ドルに達し、患者の生産力や生活の質にも大きく影響しています。高血圧、糖尿病、肥満、座業的なライフスタイルなどのリスク要因が広範に存在し、CVDの予防・管理はますます困難になっています。 早期発見・早期介入はCVD管理効率の向上と重篤な心血管イベントの減少にとって極めて重要であり、これによりウェアラブル健康モニタリング技術が注目を集めています。日常的に心臓生理パラメータをモニタリング...

人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Networks, ANNs）は多くの分野で顕著な成果を上げています。しかし、従来のニューラルネットワークのトレーニング方法、特にバックプロパゲーション（Backpropagation）アルゴリズムは、ハードウェア実装において多くの課題を抱えています。バックプロパゲーションアルゴリズムはソフトウェアでは効率的ですが、ハードウェアで実装する場合、計算パスが可逆であること、各ニューロンに大量のメモリが必要であること、活性化関数の導関数を計算する必要があることなど、これらの条件をハードウェアで満たすことは困難です。さらに、従来のCMOS（Complementary Metal-Oxide-Sem...

学術的背景 情報時代の到来に伴い、集積回路（Integrated Circuits, ICs）は技術進歩を推進する中核的な力となっています。しかし、従来の集積フォトニクスプラットフォーム（シリコン、窒化シリコンなど）は材料特性に多くの制限があります。例えば、シリコンの間接バンドギャップはレーザーアプリケーションでの使用を制限し、シリコンの近赤外波長域での強い二光子吸収は非線形光学アプリケーションでの性能を制限しています。これらの制限を克服するため、研究者たちは優れた光学特性を持つ二次元材料（2D Materials）をフォトニックチップに統合することを探求し始めました。グラフェン（Graphene）、遷移金属ダイカルコゲナイド（Transition Metal Dichalcogenides...

学術的背景 世界的エネルギー危機の深刻化と環境保護意識の高まりに伴い、建築管理システム（Building Management Systems, BMS）の知能化と効率化が学術界と産業界の注目の的となっています。従来のBMSはルールベースの制御方法に依存しており、エネルギー価格の変動や気象条件の変化などの環境変化に動的に対応することができませんでした。近年、機械学習（Machine Learning, ML）と人工知能（Artificial Intelligence, AI）技術の急速な発展により、BMSの知能化に新たな可能性がもたらされています。しかし、既存のBMSはリアルタイムデータ処理と意思決定の応答速度において依然として課題を抱えており、特にリソースが制限された環境での低遅延・高スル...

学術的背景 近年、ナノテクノロジーとモノのインターネット（IoT）の急速な発展により、革命的な分野であるナノモノのインターネット（IoNT）が誕生しました。ナノモノのインターネットは、ナノスケールのデバイスをインターネットに接続し、農業、軍事、マルチメディア、医療などの分野で重要な役割を果たすことができます。しかし、ナノモノのインターネットと機械学習（ML）の両方が著しい進歩を遂げているにもかかわらず、これらをどのように組み合わせるかに関する包括的な研究は比較的不足しています。既存の研究は主にナノモノのインターネットのアーキテクチャ、通信方法、特定の分野への応用に焦点を当てており、機械学習がデータ処理、異常検出、セキュリティにおいて持つ可能性を見落としています。したがって、本論文はこの空白を...