工学研究科 辻井 利昭教授が参加する研究プロジェクトが宇宙戦略基金「宇宙転用・新産業シーズ創出拠点」に採択されました。本技術開発課題では、宇宙空間から都市部、屋内、海中までをシームレスにカバーする次世代PNT（位置・航法・時計）技術の研究開発を進めるとともに、今後10～20年にわたり研究開発を牽引する拠点の構築を目指します。将来の自律移動社会では、ドローンやロボットなどの分散自動化システムや、それらを支える高速通信ネットワークが社会基盤として不可欠になります。その実現には、高軌道衛星による測位システムに加え、低軌道衛星（LEO）や地上設置型PNTシステムを連携させた高精度・高...

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...

近年AIやロボット技術の進展により、さまざまな場面で「自動化」が急速に進んでいます。しかし、経済全体でどの程度のタスクが自動化されているかを測定する手法はこれまで十分に確立されていませんでした。本研究グループは、標準的な経済データのみを用いて、自動化度合いを測定できる新たな理論的手法を提示しました。本手法は今後、産業間比較や国際比較、AI導入による経済効果の評価などにも活用が期待されます。本研究成果は、2026年3月24日に国際学術誌「Journal of Economic Growth」にオンライン掲載されました。発表のポイント経済全体の「自動化...

農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

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...

航空機を組み立てる際、緩みにくいセルフロックナットを使用します。しかし、このナットは緩み防止のため変形加工されており、ハンドナットランナでネジ締め付けを行ったとしてもネジ締め付け完了を自動検知することが難しく、締め付け過剰によりネジが破損しボルトのネジ部に傷が入る可能性があります。そのため、手動工具を用いて締め付け状態を確認しなければならず、時間や手間がかかるという課題がありました。また、通常のナットランナで使用されているトルク※4値を直接用いた単純な自動判定法はセルフロックナットでは誤判定してしまうリスクが高いため、ハンドナットランナへ高精度な自動着座検知機能を搭載す...

金属の部品が壊れた原因を調べるには、破損した表面の状態を詳しく観察する破面解析という作業が必要です。これまでは専門家が時間をかけて目視で確認していましたが、より早く正確に行うために、コンピューターによる自動化が求められてきました。しかし、金属の破面を拡大して撮影する際に使う電子顕微鏡は、電子線という特殊な光を利用するため、光が強すぎて白く飛んだ部分や、暗すぎて黒く潰れた部分ができやすく、自動判別が難しいという問題がありました。大阪公立大学大学院情報学研究科の上杉 徳照教授と大阪産業技術研究所の濱田 真行主任研究員らの共同研究グループは、この問題を解決するため、人工的に白飛びや黒潰れ...

少子高齢化や人口減少が進む日本において、貨物船や離島間連絡船などの船員不足が深刻な問題となっています。また、ヒューマンエラーによる海難事故を減らすためにも、船舶の自動運転技術の開発が進んでいます。自動運転の実現にはいくつかの課題があり、その一つが他船との衝突を避けるための避航操船の自動化です。近年はAIを活用した自動避航システムの開発が進んでいますが、船舶同士の衝突事故は甚大な被害をもたらすため、一度の判断ミスも許されません。そのため、AIが「どの船を危険と判断しているのか」、「どの船を避けようとしてその針路を選択したのか」を説明できない限り、AIが下した判断の安全性を示すことができず、実用...