中部大学研究紹介2025

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36独自HPキーワード相談に応じられる内容Input image不必要な領域を削除修正後注目領域を 追加修正前condence:99.9%GT：dalmatian疾患眼底画像エキスパート従来法提案手法エキスパートと同様の判断根拠を獲得人の知見を深層学習ネットワークに組み込むことで説明性と認識性能が向上dalmatianAttention mapsoccer ballDeep Learningによる画像認識の高精度化－ロボットの視覚機能の実現 － FUJIYOSHI Hironobu理工学部 AIロボティクス学科教授藤吉 弘亘ディープラーニング、機械学習、画像認識のアルゴリズム開発ディープラーニング、機械学習、画像認識　機械知覚&ロボティクス研究グループ（Machine Perception and RoboticsGroup：MPRG)では、人工知能(AI)と人の共進化を目標に、ディープラーニングを用いた高精度な画像認識技術、AIの判断根拠の可視化、人の知見を深層学習ネットワークに組み込むことで説明性と高精度化を実現する技術に取り組んでいる。(機械知覚&ロボティクス研究グループ：http://mprg.jp/)【研究テーマ】●知識転移グラフによる深層学習ネットワークの高精度化●Attention Branch Networkによる判断根拠の可視化●人の知見の深層学習ネットワークへの組み込み●アテンションを導入したGANによるデータ増幅●深層学習ネットワークの逆伝搬を用いたロボット制御キーワード相談に応じられる内容モータドライブシステムの知能化に関する研究産業用ロボット、電動モビリティ、家電民生KAWAMURA Naoki理工学部 AIロボティクス学科講師河村 尚輝モータ制御全般、パラメータ推定、制御系の解析モータ制御、位置・速度センサレス制御、適応・学習制御　我が国の基幹産業を担う工作機械や産業用ロボットをはじめとする産業機器に求められる永久磁石同期モータや誘導モータを対象としたトルク・位置制御システムの高性能化・高機能化の実現を目指しており、以下の2つの観点から研究を行っている。（１）知能化　上述したような機器は稼働環境によって制御性能が大きく左右されるため、ニューラルネットワークをはじめとしたAI技術により、稼働環境の変化に適応し、常に高精度なトルク・位置制御がセンサレスでも可能なサーボシステムの実現（２）先端の制御理論のトルク・位置制御系への適用　先端の制御理論は数値実験のみで検証されていることが多く、理想条件の前提、物理的な解釈が与えられていないなどの実用化に向けた課題がある。そこで、モータドライブの観点から解釈を与え、近似や仮定条件を与えることによって高精度なトルク・位置制御を現実的に実現する理論を導出【研究テーマ】●適応制御理論に基づくパラメータ変動にロバストなモータ制御●AI技術によるトルク/位置決め制御系の高精度化●AI技術による速度/位置推定系●モデル予測制御に基づくトルク制御の高応答化●ロバスト制御理論に基づく外乱応答性能の向上●二足歩行ロボットの歩行制御への適用250msで電気角0°～30°を繰り返し移動（図上段：実位置（赤）、推定位置（黒）、指令軌道（青）、中段：位置制御誤差（赤）、位置推定誤差（黒）、下段：トルク電流）理工学部理工学部