ネットワークシステムの固定時間観測と制御:分散型イベントベースの飽和適応法

学術的背景 複雑ネットワーク(Complex Networks, CNs)は、社会学、工学、自然科学などの分野で重要な役割を果たしており、電力分配、交通调度、多エージェント協力などのシナリオで広く利用されています。しかし、通信パケットロス、センサーノイズ、環境の不確実性などの要因により、ネットワーク内のリーダー(leader)や個々のノードの正確な状態情報を取得することは困難な課題となっています。特に分散システムにおいて、ノードがどのように効果的に状態を同期させてコンセンサス(consensus)を達成するかが重要な問題です。従来の観測と制御方法は、連続サンプリングと計算に依存することが多く、これにより通信コストが増加し、ネットワークインフラに負担がかかります。これらの問題を解決するために、...

T-Sファジィ複雑ネットワークのセットメンバーシップ推定:動的コーディングデコーディングメカニズム

学術的背景 現代の複雑なネットワークシステムにおいて、状態推定(state estimation)は、不確実性やノイズに直面する際の重要な問題です。複雑なネットワークは通常、相互に接続された複数のノードで構成され、各ノードの動的挙動は非線形要素の影響を受ける可能性があります。Takagi-Sugeno(T-S)ファジィモデルは、不確実な情報を効果的に捕捉し、複雑なネットワークの非線形動的特性を記述できるため、複雑なネットワークのモデリングにおいて顕著な利点を示しています。しかし、従来の状態推定手法は通常、詳細なノイズの統計的特性を必要とし、実際の応用ではノイズが未知だが有界(unknown but bounded, UBB)であることが多いです。集員推定(set-membership est...

デュアルアーム宇宙ロボットの有限時間適応ロバスト軌道追従制御

二腕宇宙ロボットの有限時間適応ロバスト軌道追従制御研究 研究背景と問題 宇宙技術の急速な発展に伴い、宇宙ロボットは軌道上サービス、衛星組立、宇宙機燃料補給などの任務においてますます重要な役割を果たしています。しかし、宇宙ロボットシステムは任務を実行する際に多くの課題に直面しており、特にベースアクチュエータの摩擦非線形特性と外部時変擾乱の不確実性は、システムの軌道追従性能に深刻な影響を与えます。従来の制御方法ではこれらの問題を十分に処理することが難しく、特に高精度かつ高ダイナミック性能が要求される任務においてはその限界が顕著です。したがって、これらの非線形摩擦と外部擾乱を効果的に補償し、宇宙ロボットの軌道追従能力を向上させる方法が現在の研究の焦点となっています。 本研究では、二腕宇宙ロボット(...

四足ロボットアプリケーション用のカスタマイズされた突出構造を持つ歩行センサー

四足ロボットアプリケーション用のカスタマイズされた突出構造を持つ歩行センサー

四足ロボット応用のための柔軟な歩態センサー研究 背景紹介 ロボットが日常生活や産業生産において広く応用される中、特に標準化、持続性、重負荷操作が必要なシナリオでは、インテリジェントロボットの開発がトレンドとなっています。しかし、複雑な環境でのロボット操作には多くの課題があり、例えば救助任務、自動化物流、自律輸送、スマートホームなどの分野で特に顕著です。これらのロボットは作業環境を理解し、自律的に動作する必要があり、その中で機械運動の安定性が重要な要素となっています。従来の安定性を確保する方法としては、正確なセンサーを使用して姿勢や環境を監視し、複雑な制御システムを組み合わせて運動を調整することが挙げられます。しかし、応用シナリオが複雑化するにつれ、既存のセンサー技術ではニーズを満たすことが難...

機械学習ベースの試験シミュレーションを用いた腫瘍学試験結果の現実世界患者への一般化可能性の評価

機械学習に基づく腫瘍臨床試験結果の一般化性評価に関する研究 学術的背景 ランダム化比較試験(Randomized Controlled Trials, RCTs)は抗がん薬の有効性を評価するためのゴールドスタンダードですが、その結果はしばしば現実世界の腫瘍患者に直接適用することが難しいです。RCTsでは通常、厳格な登録基準が採用され、研究対象となる集団と現実世界の腫瘍患者集団との間に大きな差異が生じます。さらに、RCTsにおいて患者の予後リスクに関連した選択バイアスが存在する可能性があり、これが試験結果の一般化性をさらに制限しています。この問題を解決するために、研究者たちはTrialTranslatorというフレームワークを開発しました。これは機械学習モデルを使用して現実世界の腫瘍患者をリス...

神経認知変化に関連する脳の老化速度を定量化するための深層学習

世界的高齢化問題が深刻化する中、神経変性疾患(例:アルツハイマー病、Alzheimer’s Disease, AD)の発症率は年々増加しています。脳老化(Brain Aging, BA)は神経変性疾患の重要なリスク要因の一つですが、生理学的年齢(Chronological Age, CA)とは完全には一致しません。従来の脳老化評価法は主にDNAメチル化時計に依存していましたが、この方法では血液中の細胞と脳細胞を分離する血液脳関門(Blood-Brain Barrier)の存在により、脳組織の老化状況を直接反映することはできません。したがって、非侵襲的な手段で脳老化速度(Pace of Brain Aging, P)を正確に評価する方法の確立が重要な研究課題となっています。 本研究は、深層学習...