【研究領域課題番号】19K12198 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

数理モデル / 膵ベータ細胞 / シミュレーション / カオス制御 / 膵β細胞 / バースト発火 / 同期 / ネットワーク / 機械学習

【研究成果の概要】

本研究では, ２型糖尿病患者の膵臓内の膵β細胞を物理的に刺激することにより、そのインスリン分泌機能を調整するための数理的アプローチを検討する。特に、機能不全となった細胞の数理モデル化や膵臓刺激設計法の開発を目的とする。本年度は、膵β細胞単一細胞の数理モデル解析を非線形ダイナミクス制御の観点から進めた。具体的には、膵β細胞の数理モデルとしてChayモデルとRizモデルに対してフィードバック制御システムを構築し、その制御過程を数値的に解析した。これにより、低いコストでかつオンデマンドに制御する方法論を構築した。これは、膵β細胞のもつ非線形ダイナミクスを、その機能改善のために効果的に活用するための刺激設計の方法論にも繋げられる。さらに、膵ベータ細胞のインスリン分泌に与えるイオンチャネルの影響を詳細に調査した。その結果TRPM2チャネルがカルシウム依存チャネルを活性化しインスリン分泌を促進する効果があることがわかった。加えて糖尿病疾患の医療データを秘匿性を保ったまま共有する技術に関する検討チームに加わって、実データ検証を行った。
以上の成果は、３本の査読付き国際誌論文、さらには1つの国内研究会において発表した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)

【研究分野】経済政策

【研究領域課題番号】17H00986 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

グローバル・バリュー・チェーン / ネットワーク / 産業集積 / 国際貿易 / 貿易政策 / グラビティー・モデル / GVC / サプライ・チェーン / 中間材貿易 / マッチング / 貿易費用 / 知識スピルオーバー / 機械学習

【研究成果の概要】

地政学的緊張が高まる今日、グローバル生産ネットワークの再構築と重要産業の地域的集積は非常に重要な問題である。本研究では、いくつかの関連テーマについて重要な研究成果を上げてきた。

まずは、グローバル・バリュー・チェーン(GVC)の諸問題を研究する定量分析ツールを確立したことである。その分析ツールは既存の定量分析を応用したものではあるが、中間財貿易と最終財貿易とで貿易コストが異なることを許したり、財の生産技術向上にその生産性の向上だけでなく、クオリティーの向上も組み込むことができるようにしたりと、GVC分析により適したものとなっている。その分析ツールを使用し、新興国の経済成長が世界各国に与えた影響を解明したり、AIやロボットの労働市場への影響を検証したりした。AIやロボットの国際的影響を定量的に扱った研究はまだ緒についたばかりだが、貿易コスト減少の影響と比較し、現状ではその影響は微々たるものであることを明らかにするなど、この分野の進展に大きな貢献をした。

次に、GVC理論の基礎となる理論の開発や定量分析が挙げられる。その一つが国際寡占モデルへの輸送セクターの明示的導入であり、この分析により、産業保護的貿易政策の意図せざる影響が明らかになり、GVCへの政策効果の分析手法確立に貢献した。また、投入・産出関係を考慮した独占的競争の一般均衡モデルにより、市場の歪みによる厚生損失を計測した研究も進んだ。この定量分析により、生産ネットワークの存在が、市場の歪みによる厚生損失を5%から9%程度増幅させることがわかった。そしてその研究成果は、トップ5と呼ばれる国際専門誌の一つに掲載され、国際的に高く評価された。さらに、日本の産業クラスター政策の効果を検証した研究により、実際に行われた個別政策の評価も行われ、GVCの再構築に対する最適政策の研究に役立った。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【配分額】41,990千円 (直接経費: 32,300千円、間接経費: 9,690千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】15H01681 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

SDN / Network Slicing / NFV / MVNO / 仮想ネットワーク / MEC / ネットワークセキュリティ / アプリケーション同定 / プログラマブルネットワーク / トラヒック制御 / SDN NFV / エッジコンピューティング / ソフトウェア化 / 機械学習 / ネットワーク仮想化 / ネットワーク / 先進的通信 / 移動体通信 / インターネット高度化 / 情報通信工学 / Mobile Edge Computing / モバイルネットワーク / Quality of Service / Quality of Service (QoS) / トラフィック制御

【研究成果の概要】

アプリケーション・デバイス毎のスライス構築とSDN/NFV技術により、きめの細かいQoS制御と網内機能を導入する「アプリケーション・デバイス特化型次世代MVNO基盤の提案とその有効性を実ネットワークにおける実証実験を遂行した。(1) トラフィックから確実にアプリケーション・デバイスを特定しQoS制御を行う基盤技術、(2)網内ネットワーク機能により資源の少ないモバイル端末の利用を高度化するエッジコンピューティング応用技術、(3)オペレータと利用者の両方が限られた帯域を最適に利用可能とする帯域制御を実現した。学術論文、実証実験を計画通り遂行し、最終年度で商用化の技術移転など十分な成果が得られた。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】39,000千円 (直接経費: 30,000千円、間接経費: 9,000千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】25240010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ユビキタスネットワーク / ワイヤレスセンサ / 自立給電 / IoT / 機械学習 / 自律給電 / 情報システム / スマートセンサ情報システム / ネットワーク

【研究成果の概要】

半導体技術、ネットワークおよびコンピューティングの指数関数的性能向上を活用し、大量の自立給電型ワイヤレスセンサLSI（RFセンサ）を用いる実世界情報センシング技術の研究開発を行った。電波情報をインターネット経由でクラウドに集め、自立給電化のために脆弱化するRFセンサの無線通信性能をクラウド側の信号処理によって補償して活用するインフラを目指し、アーキテクチャと要素技術を研究した。さらに、これらのインフラ技術の有望な応用として、パッシブRFIDを分散センサとして機能拡張して用いる技術、及びアクティブRFIDを添付したモノを探すためにクラスタリングする技術について成果を得た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31

【配分額】47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)

【研究分野】知能情報学

【研究領域課題番号】23240019 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

情報論的学習理論 / データマイニング / 潜在的ダイナミクス / 機械学習 / ビッグデータ / 変化検知 / 潜在変数モデル / 潜在的ダイナミックス / モデル選択 / 異常検知 / ネットワーク

【研究成果の概要】

大量のデータから価値ある情報を抽出するデータマイニング技術はますます重要になっている。従来技術では、データの表層的な関係性を抽出することが主であった。しかし、実際には、データの表面に現れない潜在的情報の動きを発見することが、より重要な知識発見をもたらす。そこで、本研究では、データに内在する潜在的情報とその変化（これを「潜在的ダイナミクス」と呼ぶ）を抽出するための技術の数理的基盤を構築した。特に、記述長最小原理に基づく情報論的学習理論の立場から統一的な理論体系を構築した。この理論を実際のデータ（セキュリティ、SNS、マーケティング、医療、教育等）に適用して、実世界での有効性を検証した。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2011-04-01 - 2016-03-31

【配分額】47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円)