本研究グループは、小型汎用ドローンで撮影した港湾岸壁などの港湾施設画像を対象に、誤検出を抑えてひび割れ点検の信頼性を向上させるAIフレームワークを開発しました。港湾施設の表面には漂流ごみや汚れなどが多く存在し、従来のAIではこれらをひび割れと誤検出する場合が多く、点検作業の自動化における課題となっていました。本手法では、物体検出と異常検知※1を組み合わせた二段階処理により、誤検出を安定的に低減することが示されました。本研究成果は、2026年5月7日に国際学術誌「Geomatics」にオンライン掲載されました。発表のポイント港湾岸壁のド...

本研究グループは、実際の運航データから高度な操船を自律的に学習する操船AIを開発しました。コンピュータシミュレーションによる検証の結果、複雑に入り組んだ海域でも、安全性を確保しつつ、効率的な航路プランニングが可能であることを示しました。本AIは、従来の自動操船のように衝突回避や航行効率などの目的を個別に設計するのではなく、人間の操船データから判断を直接学習する点に特長があります。本研究成果は、2026年4月21日に国際学術誌「Ocean Engineering」にオンライン掲載されました。発表のポイント神戸大学の練習船「深江丸」の実運航データを用い、熟練者...

本研究グループは、ヒトが直前に見たり聞いたりした数が、その後に行う数の判断に影響を及ぼす現象の「系列依存性」について検証しました。実験では、視覚と聴覚の両方において断続的な刺激という形式で数を提示したところ、視覚と聴覚の両方向で系列依存性が確認されました。二つの感覚の間で系列依存性が生じるということは、脳における処理の比較的高次な段階で起こることを示唆しています。本研究成果は、2026年3月18日に国際学術誌「Acta Psychologica」にオンライン掲載されました。...

本研究グループは、レーザーで周囲の形状を立体的に計測する装置である地上型レーザースキャナ（TLS）のデータに含まれる歩行者などの不要なノイズを、深層学習と幾何学的な特徴判定を組み合わせて自動除去する手法を開発しました。本手法は、TLSと同時にカメラで撮影した2次元画像上でAIが「人物ノイズ」を検出し、その情報を3次元空間に投影します（図1）。さらに、投影時のズレや誤認識を防ぐために「対象が平面的か（壁・地面ではないか）」「点の密度は適切か」といった幾何学的な検証を行うことで、従来手法よりも高精度にノイズのみを除去することに成功しました（図2）。本研究成果は、国際学術誌「Sensor...

ナノポアは、ナノメートル（1 mの10億分の1）サイズの孔（ポア）を通過するDNA やタンパク質などの分子の電流変化を検出して、種類や配列を解析する技術です。実用化も進んでいますが、分子が高速に通過して十分に観察できなかったり、小さな雑音（ノイズ）が入るなどの課題解決が望まれています。一方、ナノ流体デバイスは、ナノメートルサイズの流路をもつデバイスのことで、液体や分子を狭い空間で制御することが可能です。ナノ流体デバイスを長年研究している大阪公立大学大学院工学研究科の許 岩教授と、ナノポアを専門としているスイス University of FribourgのMichael Mayer...