複数のドローンを用いた効率的な分散型時系列プランナーによる時空間的な山火事予防制御 学術的背景 山火事は、世界的に生物多様性と資源の持続可能性に対する重大な脅威であり、特に初期段階で未制御のままであれば、その規模は急速に拡大し、深刻な生態系の破壊を引き起こす可能性があります。近年、無人航空機（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）を活用した多ドローンシステムが山火事予防制御の分野で徐々に導入され、主に人間が危険な環境にさらされるリスクを低減し、緊急対応の効率を向上させるために用いられています。しかし、これまでの研究は、検索、監視、または消火といった単一の段階に限定されることが多く、複数のドローンの協調タスクに関する包括的な研究は不足しています。特に、資源が限られ、ドロ...

多段不等長プロセスの投影重み付き動的時間伸縮監視手法 学術的背景 現代の製造業において、多段プロセス（バッチ処理や遷移プロセスなど）のオンライン監視は、製品品質の向上や故障リスクの低減に不可欠です。しかし、操作条件の変化により、これらのプロセスの操作時間はしばしば不均一であり、監視に大きな課題をもたらします。従来の動的時間伸縮（Dynamic Time Warping, DTW）手法はオフライン同期には使用可能ですが、オンラインデータを処理する際には、進行中のバッチと完了した履歴バッチを効果的に整合させることができません。これには、両者の進展に固有の差異があるためです。さらに、従来手法では操作プロセスにおける時間スケールの故障を無視することが多く、全体的な監視性能を弱める要因となっています。...

マイクロパイペット画像キャリブレーション法を用いた体細胞マイクロインジェクション 研究背景 マイクロインジェクション技術は、微細なマイクロパイペットを用いて遺伝物質、薬剤、その他の外部物質を細胞や組織に直接注入する技術です。この技術は、遺伝子組み換え、遺伝子ターゲティング、動物クローニング、ヒト不妊治療、核酸誘導型遺伝子工学などの生物医学研究において重要な役割を果たしています。自動化技術の進化に伴い、従来の手動マイクロインジェクションは自動化操作へと進化しました。しかし、自動マイクロインジェクションシステムにおいて、顕微鏡視野で観察されたマイクロパイペット先端の二次元座標と外部コントローラから得られる三次元位置データを正確にマッピングする方法は、依然として技術的な課題です。既存のキャリブレー...

無人水上ビークル（USV）のモデル予測制御の新手法：確率的ニューラルネットワークに基づくMBRLフレームワーク 学術的背景 無人水上ビークル（Unmanned Surface Vehicles, USV）は、近年海洋科学分野で急速に発展し、海洋輸送、環境モニタリング、災害救援などのシナリオで広く活用されています。しかし、USVの制御システムは依然として多くの課題を抱えており、特に複雑な海洋環境での外部干渉への対応能力が問題とされています。従来のモデルフリー強化学習（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）手法は特定のタスクでは良好なパフォーマンスを示すものの、大量のデータとシミュレーショントレーニングに依存しており、不確実な環境に対するロバスト性に欠け...

観測信頼度推論に基づく制限学習ネットワークを用いた少数サンプル劣化モデリング 学術的背景 複雑なエンジニアリングシステムにおいて、複数のセンサーが機器の劣化プロセスを監視し、残存寿命（Remaining Useful Life, RUL）を予測するために広く使用されています。しかし、サンプル数が限られている状況では、予測性能を確保することは依然として課題です。少数サンプルのシナリオでは、センサーデータに含まれる不一致な観測値（discordant observations）が大きな不確実性を引き起こし、経験的損失と期待される損失の間に大きな乖離が生じます。さらに、学習された劣化モデルは限られたサンプルに過剰適合（過学習）しやすく、モデルパラメータの分布に偏りが生じ、未見のサンプルに対する汎化...

学術的背景と研究動機 歯科医療保健分野において、コーンビームコンピュータ断層撮影（CBCT, Cone Beam Computed Tomography）は広く利用されている三次元画像技術です。CBCTは口腔の三次元画像を提供し、特に歯原性病変の診断において優れた能力を発揮します。しかし、CBCT画像のセグメンテーション（segmentation）——つまり、画像内の各ボクセル（voxel）に対して病変、骨、歯、修復材料をラベル付けすること——は重要かつ複雑なタスクです。現在、臨床現場では主に手動セグメンテーションに依存しており、これには時間がかかる上、専門知識も必要とされます。セグメンテーションの自動化を実現し、大量の手動ラベル付けデータへの依存を減らすために、研究者たちは口腔解剖学的知識...