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SiCやGaNを利用した次世代パワー半導体の登場によって，電源回路はMHz帯を超える超高周波で動作することが可能となりました。しかし，次世代パワー半導体の性能を最大限に引き出すうえで，高周波で発生する磁気デバイスの損失が重い足枷となっています。
私たちの研究チームでは，「MHz帯での損失が少ないデバイス構造の開発」と「磁気デバイス・回路の垂直統合による小型化の実現」に着手し，まったく新しい磁気デバイスの設計思想の確立を目指します。これらの実現には「磁気デバイス同士の相互干渉」や「磁気デバイス損失」の発生メカニズムの解析が不可欠です。解析技術と回路基板設計技術の高度な融合が，磁気デバイス設計の新たな選択肢を切り開くきっかけになると信じています。
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わが国における採卵養鶏事業は、高度に集約・システム化された生産体制によって「ワクモ」が通年繁殖し、その経済的被害は近年増大しています。その防除方法として殺ダニ剤が使用されてきましたが、発育環境が極めて短いことから近年、薬剤抵抗性を持つワクモが出現し、対策に苦慮しているのが現状です。そこで本研究では、高電圧インパルス印加によるワクモの殺虫メカニズムを解明、その特性を活かしたワクモ誘引型リアクタを開発し、薬剤抵抗性を持つワクモに対し、殺虫効率90％以上の技術を構築することを目的として研究を行っています。
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SiCやGaNを利用した次世代パワー半導体の登場によって，電源回路はMHz帯を超える超高周波で動作することが可能となりました。しかし，次世代パワー半導体の性能を最大限に引き出すうえで，高周波で発生する磁気デバイスの損失が重い足枷となっています。
私たちの研究チームでは，「MHz帯での損失が少ないデバイス構造の開発」と「磁気デバイス・回路の垂直統合による小型化の実現」に着手し，まったく新しい磁気デバイスの設計思想の確立を目指します。これらの実現には「磁気デバイス同士の相互干渉」や「磁気デバイス損失」の発生メカニズムの解析が不可欠です。解析技術と回路基板設計技術の高度な融合が，磁気デバイス設計の新たな選択肢を切り開くきっかけになると信じています。
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本研究では、簡単に筋量を評価することが可能なウェアラブル筋量評価システムの開発を行います。筋肉を電気刺激で強制的に収縮した際に発生する筋音から、対象となる筋肉の筋量を再現性よく評価することが特徴です。
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抗菌剤はその効果が特定の細菌に限定されておらず、感染症の原因菌のみならず有用な人常在菌も殺菌対象となっているため、その常用による抗生物質耐性菌の出現など様々な問題が生じている。また、抗生物質は養鶏、養豚などの畜産、ブリなどの漁業における養殖、農業分野における土壌改善などにおいても盛んに用いられている。近年の研究において、それらの利用がヒトへの影響についても議論がなされている。
本研究では、化合物構造と、その化合物の抗菌スペクトルを学習することで、任意の化合物の抗菌スペクトルを予測する機械学習モデルを構築する。モデルの正当性は、モデルにより予測された抗菌物質が実際に予測した抗菌スペクトルを示すのかを実験的に検証することで証明する。モデル検証は特定の細菌のみを殺菌する新規の物質開発と直結する。本研究提案によって実現する、機械学習分野の知見を利用した効率的な抗生物質デザイン手法およびその研究成果が、畜産、漁業、農業、医薬分野それぞれに非常に大きなインパクトとなることを目指します。
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人と協調作業するロボットの手や腕などに人の触覚に相当する機能を付与することで、複雑な作業や安全な人との協調作業を実現することができます。そのためには、感度のよい触覚センサを多数個設置する必要がありますが、通常、配線の取り回しの煩雑化、応答性の低下、センサのノイズ増大などの問題が起きます。これらの問題に対応するため、我々は高感度のMEMS力センサと、その信号を読出しシリアルバス通信でネットワーク上に送信する機能を持つ独自のセンサ・プラットフォームLSIを集積化した2.5mm□サイズの触覚センサデバイスを作製しました。これにより、前述の課題を解決できます。現在、この触覚センサデバイスを用いて得られたセンシングデータを基にした機械学習により異物やテクスチャ識別を行っており、高い精度で識別が可能なことが分かってきました。考えられる様々な触覚デバイス・データ応用に参入し、ビジョン（視覚）センサ、マイクロフォン（聴覚センサ）に次ぐ第3の感覚センサである触覚センサの活用を広めていきたいと考えています。
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化学プロセス設計・開発には密度や蒸気圧など多種多様な物性推算が必要不可欠です．しかしながら，物性測定は専門的な装置・技術を必要とし，その測定には長時間を要します．そのため，日々の研究開発の成果で生み出される化学物質に対して物性データは不足しているのが現状です．化学工学物性を予測する方法も培われてきました．熱力学状態方程式は多様な物性の推算を可能にする強力な理論式です．推算には状態方程式のパラメータが必要とされます．未知の物質に対してはグループ寄与法といった方法で推算する方法が報告されてきました．しかしながら，開発されていく化学物質の分子構造の複雑化など，予測できる適用範囲が追いついていません．既存の方法では1つの物質が持つ複数の官能基が相互しあった結果など，複雑化したパターンの表現をすることができません．複雑化したパターンの表現を得意とするのが人工知能（ＡＩ），中でも人工ニューラルネットワークである．化合物の分子構造を入力変数，熱力学状態方程式のパラメータを目的変数とした人工ニューラルネットワークを開発することで，新規開発されていく化学物質の多種多様な物性推算を実現します．
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世界では年間1000億トンの廃棄バイオマスが発生していますが、その多くは適切に処分されておらず、深刻な環境汚染の原因となっています。もし、これらの廃棄バイオマスを有用物質にバイオ変換することができれば、廃棄バイオマスは「廃棄物」ではなく、有望な「再生可能資源」となり、環境汚染も防ぐことができます。しかし、これら廃棄バイオマスの多くは、一般的に工業利用されている微生物では分解することが困難であったり、前処理や糖化などの高コストのプロセスを必要とするなどの課題が現在も解決できていません。バイオマスからの有用物質生産を実現するためには、生産菌の性能だけでなく、原材料やプロセスコストの削減が重要となります。本研究開発では、廃棄バイオマスを前処理や糖化などの高コストのプロセスを必要とせずに嫌気分解することができる海洋性菌叢（共生系を有する様々な微生物の集合体）から、物質生産に最適化・安定化した微生物共生システム【合成菌叢】を人工的に構築することで、原材料やプロセスコストを大幅に削減した、革新的な廃棄物バイオリファイナリー技術の構築を目指しています。
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近年、ウェアラブル端末や次世代ロボットなどの開発や、インフラ構造物の劣化診断などの幅広い分野において、摩耗状態や局所応力などを高感度に検出可能な圧力センサーに対する需要が高まっています。圧力や摩擦などの機械的刺激により光照射時の蛍光色が変化する有機感圧材料は、機械的刺激を光信号の変化として直接検出可能なセンサーとなることが期待されています。有機材料は、軽量・低コストで毒性が低いため、圧力や摩擦を定量的に可視化できる有機感圧材料を開発すれば、従来の感圧塗料の改良となるだけでなく、生体材料を含む様々な材料や構造物の圧力センサーとして応用可能です。本研究では、圧力や摩擦などの機械的刺激に直接応答して蛍光色が変化するメカノクロミック発光(MCL)性の有機感圧材料を、次世代の圧力センサーとして実用化することを目的としています。これまでの研究で開発したMCL性有機感圧材料の圧力検知能を向上するとともに、加工技術を確立することで、社会実装に向けた研究開発を進めていきます。
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コミュニケーションにおける当事者間の相性は客観性、簡易性、科学的根拠のある評価が難しいため、婚活業界、人材派遣や教育業界では効率の悪いマッチングが問題です。そのためコミュニケーション前に相手との相性を評価できるサービス、科学的根拠のある方法論で相性を推定するサービスの実現が必要です。そこで本研究開発は２者間の行動リズム同期（シンクロ率）から２者の相性を算出できるアプリケーションの実現を目指しています
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