東京大学 次世代知能科学研究センターの河原塚健人講師らによる研究グループは、板金溶接とマルチモーダル認識を備えた実用的なオープンソース4脚ロボット「MEVIUS2」を開発しました。MEVIUS2本研究では、Eコマースで発注可能な板金溶接および金属切削部品を用いることで、高い耐久性を持つ大型4脚ロボットを安価に開発し、多様な不整地の踏破および詳細な環境認識を実証しました。先行研究と比較して、3Dプリンタ製よりも大...

東京大学大学院工学系研究科の澤田 洋平 准教授、大阪大学大学院工学研究科の橋本 和宗 准教授らによる研究グループは、台風のような激しい気象を変化させるのに有効な人工的な小さな介入をシミュレーションによって探る新しい手法を開発しました。本研究ではアンサンブルカルマン制御という新しい数理手法を用いることで、台風の制御可能性を探索するコンピュータシミュレーションを行いました。本手法は制御工学の数理を活用し、目標を設定すると自動的に最適な介入を設計することができる、先行研究にはないまったく新しいものです。シミュレーションの結果、台風の中心から250km程度離れた場所の大気最下層から、...

　東京大学大学院総合文化研究科の植田一博教授、同大学大学院学際情報学府の李璐修士課程大学院生（研究当時）、長崎大学大学院医歯薬学総合研究科の熊崎博一教授らによる研究グループは、人の顔に近いロボットに対して生じる「不気味の谷」が、定型発達（TD）群では明確に確認された一方、自閉スペクトラム症（ASD）群でははっきりとは現れにくいことを明らかにしました。　近年、ASDの支援や訓練にロボットを活用しようという動きが広がっています。その際、ロボットの顔に対して生じる不気味の谷が、ロボット設計の課題になっています。これまでの研究では、ASD者が不気味の谷をどう感じるかについて...

　東京大学大学院農学生命科学研究科の王浩舟特任研究員と郭威准教授らと、株式会社クボタの研究グループは、農業ロボットや自動収穫機に搭載するカメラが捉える「部分的な3Dデータ」から、完全な3D形状を再現できるAIの学習を可能にするジャガイモ3Dペアデータセット「3DPotatoTwin」を開発しました。本データセットは、北海道十勝地方・更別村の圃場で収穫したジャガイモ339個体を対象に、収穫コンベア上でRGB-Dカメラ(Intel RealSense)による低解像度3Dスキャンと、写真測量法(Structure-from-Motion)による高精度3Dモデルをペア化したものです。この研究は、Pl...

東京大学大学院情報理工学系研究科のタ デゥックトゥン助教と、同大学大学院工学系研究科カレメル セドリック特任助教と川原圭博教授、テキサス大学、リバプール大学らの研究グループは、柔軟な素材を主体としたソフトロボットの駆動装置（アクチュエータ）として有望視される「液体相変化パウチアクチュエータ」の制御において、その複雑な挙動を高い精度で予測する新手法を開発しました。開発した技術で、壊れやすいポテトチップス等を掴むグリッパーを実装し、ロボットの身体自体が情報処理を担う新機構を実証しました。...

東京大学大学院情報理工学系研究科のタ デゥックトゥン助教を含む国際研究チームは、言語指示によって、ロボットが手やアームを使って物体をつかみ、持ち上げたり移動させたりする基本的な動作（ロボット把持）を可能にする新手法「GraspMAS」を開発しました。従来のロボット把持手法は、特定のデータセットを用いた学習済み単一モデルに依存しており、複雑な言語による指示や未学習環境への対応に課題がありました。GraspMASは、自然言語処理、視覚認識、把持推論を担う複数のAIエージェントが協調することにより、人間の曖昧な言語指示にも対応し、未知の環境下でも事前学習無しで新しい状況にも柔軟に...

東京大学 大学院情報理工学系研究科の加藤 雅己 大学院生と、同大学 生産技術研究所の小林 徹也 教授の研究グループは、集団による分散的な情報処理の効率や最適性を捉える新理論を構築しました。従来の知能研究は脳科学に代表されるように人間の知能の理解などに動機づけられており、「個」が行う複雑な判断や記憶、そして、その良さに着目しがちです。しかし、生体には、集団で外敵を認識し学習する免疫系や、群れで環境中の餌を探索する社会性昆虫など多様な知能が存在します。本研究は、最適性の観点で「集団の知能」を捉える理論を構築し、個々には単純な知能しか持たない「集団」が高度な知能をもつ「個」を超える知性を発揮しうるこ...

東京大学 大学院情報理工学系研究科の堀口 修平 博士課程（研究当時）（現：金沢大学 ナノ生命科学研究所 特任研究員）と、同大学 生産技術研究所 兼 生物普遍性連携研究機構 小林 徹也 教授による研究グループは、不確実に変動する生体集団の振る舞いを最適に制御する理論的枠組みを構築しました。本研究では、制御コストとして情報理論に基づくfダイバージェンスやその特殊形のKullback-Leibler（KL）情報量を導入することで、複雑な制御方程式を容易に解くことに成功しました。そして、分子モーターの輸送、生物集団の多様性維持、感染症の流行制御といった異なる文脈の問題に共...

　繊毛虫テトラヒメナ は、細胞表面から生えている多数の繊毛の運動により、右巻きの螺旋軌道を描いて遊泳することが知られています。これまでに、繊毛の立体構造に関しては電子顕微鏡などによって詳細な可視化が進み、多くの知見が蓄積されてきました。一方で、繊毛の動作については、3次元的なイメージングが技術的に困難であったため、繊毛の正確な運動軌道やダイナミクスに関する理解は未だ十分ではありませんでした。　今回、東京大学大学院総合文化研究科の丸茂哲聖大学院生（当時）、石井裕人大学院生、山岸雅彦助教、矢島潤一郎教授らは、マイクロマニュピレーションで捕捉したテトラヒメナを生存状態のま...

東京大学 生産技術研究所の横田 裕輔 准教授と株式会社ハマは共同で、UAV（Unmanned Aerial Vehicle、注1）搭載用の海底通信装置を高度化し、海面に着水したUAVによって1,000m以深の深海底のセンチメートル精度での位置計測することに、世界で初めて成功した。今回の成果により、船を使用しない高精度の海底位置計測が可能になり、従来の観測手法に比べると、高頻度化・低コスト化の点で、海底の位置計測に重要な進展をもたらした。○発表者コメント：横田 裕輔 准教授の「もしかする未来」...

東京大学大学院情報理工学系研究科の竹内昌治教授と森田智博学振特別研究員らの研究グループは、リング状に成型された培養筋組織（筋肉リング）を用いて、“連続的で力強い収縮（強縮）”や“関節ごとのしなやかな運動”を行う多関節構造のバイオハイブリッドロボットを作ることに成功しました。従来、筋肉リングは培養筋組織の中でも特に安定的に作製しやすいことから、ロボットのみならず、筋肉を対象とした薬物試験モデルとしても広く利用されてきました。本培養法は、筋肉リングの成熟度と収縮特性を向上する技術であり、バイオハイブリッドロボットへの応用はもとより...

東京大学大学院公共政策学連携研究部の川口大司教授・渡辺安虎教授・重岡仁教授らは、AIが生産性に与える影響が、労働者のスキルによりどう異なるかを、タクシー乗務員の詳細な乗務データを用いて実証した。分析の結果、需要予測AIの活用により、高スキル乗務員の生産性向上には有意な影響が見られない一方で、低スキル乗務員の生産性を7％ほど改善し、結果として高スキル乗務員と低スキル乗務員の生産性の差を13.4%ほど縮めたことを発見した。ITやロボットといった従来の技術は高スキル労働者の生産性をより高め所得格差の拡大をもたらしていたが、AIという新技術は逆に格差を減少させる可能性があることをこ...

東京大学大学院情報理工学系研究科のMax Austin特任助教と中嶋浩平准教授、東北大学大学院工学研究科の大脇大准教授、山形県鶴岡市立加茂水族館の池田周平飼育課係長、奥泉和也館長の研究グループは、ミズクラゲの筋肉に電気刺激を与えることで泳ぎを誘導し、その動きをシンプルな人工知能（AI）で予測する技術の開発に成功しました。そこに独自の 3 次元運動計測装置と筋肉電気刺激装置を組み合わせることで、自発的な遊泳リズムの特徴を明らかにし、予測可能な遊泳を生み出す最適な電気刺激入力を特定しました。将来的に海洋調査や環境保全のための自律型サイボーグロボットの開発につながる技術です。...

東京大学大学院情報理工学系研究科の竹内昌治教授と、聶銘昊講師、島亜衣特任助教、山本幹久大学院生（研究当時）の研究グループは、これまでにない大きさの培養肉の作製方法を開発しました。中空糸を通し、厚みのある培養肉に均一に栄養を十分に行き渡らせ、組織内部の壊死を抑えることができることを確認しました。ロボットの活用により品質のよい培養肉を安定的に生産する可能性も示しました。産業応用への可能性が期待できます。この研究成果は、2025年4月16日、Trends in Biotechnologyに掲載されました。 ...

　東京大学大学院総合文化研究科博士課程の栗山一輝さん、竹下大介准教授は、連続ジャンプ（ホッピング）中の腓腹筋（ふくらはぎの筋肉）の筋線維動態を超音波画像で可視化し、筋肉と腱が一体となって働く系である筋－腱複合体の力学的特性を分析しました。実験の結果、ジャンプのテンポが遅い時には筋線維がほとんど一定の長さを保つのに対し、テンポが速い時には筋線維が短縮するということが見出されました。筋肉と腱を「収縮要素」と「弾性要素」という2つのバネの組み合わせとしてモデル化した分析から、増加する負荷に逆らって筋線維が短縮することで脚全体のバネとしての硬さを高め、速いジャンプ動作の実現に貢献していること...

〈研究の背景〉AI技術は多くの産業に技術革新をもたらし、日常生活を変革すると期待されています。膨大な数のニューロンとシナプスを持つ深層ニューラルネットワークが技術の中核であり、シナプス接続を学習により最適化することでさまざまな能力を獲得しています。IoT用途においてもAIを活用した新たなアプリケーションが日々研究されています。代表例がウェアラブルIoTで、常時バイタルサインをAIで解析しモニタリングすることで病気の早期発見につながることが研究で明らかにされています。AR/VR機器ではAI機能を搭載し高機能なマシンインターフェースをユーザーに提供することで、より良いユーザー...

東京大学大学院情報理工学系研究科の中嶋浩平准教授、北海道大学大学院情報科学研究院の竹井邦晴教授、大阪公立大学大学院工学研究科の本田智子研究員らの研究グループは、ブラシ構造に圧力センサを搭載させ、得られた圧力センサデータを解析し、ブラシの動き・速度・力・滑り、そして対象物の表面状態を同時検出するスマートブラシシステムを初めて開発しました。...