27件のデータが見つかりました。
| 技術者 | 早川 潔（大阪府立大学 大阪府立大学工業高等専門学校 電子情報コース） |
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| 技術分野 | IoT・AI・組込技術 |
～工場等のIoT・AI化でお悩みの企業様へ～ 見える化、最適化、自律制御と段階を踏んでいくことで確実で容易なIoT・AI化のお手伝いをします。
IoT（internet of Things）の技術を用いて、工場の稼働状況を収集して、AI（人工知能）で解析することで効率のよい生産が可能になるといわれています。しかし、どのようにIoT・AI化してよいかお困りの企業様に、安価なIoTシステムのプロトタイプ（試作）を導入するところからお手伝いすることを考えています。本研究室では、圧電素子などの安価なセンサーと安価な組込機器（FPGAや組込マイコン）を利用することで、比較的低予算・短期間で、IoT・AIシステムを提案いたします。また、将来的に、IoT・AIを運用・管理できる社員教育にも対応したいと考えています。
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| 技術者 | 片山 一郎（近畿大学 生物理工学部） |
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| 技術分野 | 色彩工学 |
眩しい光の中でもクッキリと見ることができる護りながら攻めるアイウェア
裸眼よりも演色性・コントラストを向上させ、ゴルフボールを見えやすくするレンズを開発。ボールの強調効果を持ちながら、着用時の視界色は自然で眼に馴染みやすいため、長時間の着用でも眼への負担を軽減。
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| 技術者 | 小橋 昌司（兵庫県立大学 先端医工学研究センター） |
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| 技術分野 | ソフトウェア・ＡＩ・ディープラーニング |
人工知能技術を活用した、診断支援、疾患の発症予測、 術後の予後予測等の個別化先制医療の実現
現在において欠かす事のできない人工知能（ＡＩ）技術を駆使し、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波エコー等の医用画像の分析・解析を行い医者が診断を行う際に有効な支援情報を提供します。
また、医療ビッグデータを活用し、疾患の発症予測、術後の予後予測等を行うことにより、予防医療が可能となり、患者満足度の向上、医療費の削減効果が見込めます。
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また、医療ビッグデータを活用し、疾患の発症予測、術後の予後予測等を行うことにより、予防医療が可能となり、患者満足度の向上、医療費の削減効果が見込めます。
| 技術者 | DUONG QUANG THANG(ズオン・クアン・タン)（奈良先端科学技術大学院大学 ネットワークシステム学研究室） |
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| 技術分野 | 充電・アンテナ |
走行中ワイヤレス給電 ～充電いらずのAGV/EVを実現～
本技術は、バッテリーを搭載しない受電対象（無人搬送車AGV／電気自動車EV等）の移動範囲の下に送電アンテナを多数設置し、電磁誘導の原理で受電対象に誘導電流を発生させることで走行中
ワイヤレス給電を実現します。給電エリアを複数の区分に分割し、受電対象が存在する区分の送電アンテナのみを駆動させることで、高効率化、漏洩電磁界の軽減を図ることが本技術の特色です。
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ワイヤレス給電を実現します。給電エリアを複数の区分に分割し、受電対象が存在する区分の送電アンテナのみを駆動させることで、高効率化、漏洩電磁界の軽減を図ることが本技術の特色です。
| 技術者 | 中村 秀美（奈良工業高等専門学校 物質化学工学科） |
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| 技術分野 | 環境・リサイクル |
都市鉱山と呼ばれる 各種スラッジから 価値ある金属を取り出します！
「分離技術」は排水、排ガス中からの有害汚染物質の除去、産業廃棄物からの再利用可能な資源の回収、血液中からの老廃物除去など環境問題、資源の有効利用、人類の生命維持のための研究へと広がっており、今やありとあらゆるところで利用されるとても重要で不可欠な操作です。その一端を担うのが「吸着・イオン交換」を利用した高度分離技術であり、様々な有価物を選択分離して、資源化するための最も期待される技術です。この技術を利用して、環境、ナノ、バイオ、メディカル等様々なシステムに利用できる新しい高度分離プロセスの開発を目指して研究を進めています。
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| 技術者 | 中山 敦好、川崎 典起、山野 尚子（産業技術総合研究所 関西センター） |
|---|---|
| 技術分野 | 環境低負荷高分子材料 |
生分解性材料の合成から物性・生分解性の評価まで
産総研では海水中での生分解性評価をはじめとする各種条件下での生分解性評価を行っています。生分解性材料は材料組成や製品の形状、表面状態によって分解速度は大きく変化し、また、環境条件、例えば採水地点によって海水の生分解活性は大きく変化します。各種環境条件下での生分解挙動を把握しておくことは生分解性材料を展開していく上で重要です。
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| 技術者 | 八谷 大岳（和歌山大学 システム工学部） |
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| 技術分野 | ソフトウェア・ロボット制御・ディープラーニング |
機械学習のアルゴリズムと、そのロボット制御、画像認識、センサーデータ解析への応用 単にディープラーニングツールを使いこなすだけでは解決できない、高度な問題にデータ駆動機械学習で挑む！
近年、急速にツールの整備が進むディープラーニング技術ですが、ツールを使いこなして解決できるのはごく限られた典型的な問題だけです。和歌山大学・八谷研究室では、異常検知、ロボット誘導、3次元位置推定、地震プレートのパラメータ同定、およびセンサーデータ分類・変換などの高度な問題を解決する、独自の機械学習アルゴリズムを提案してきました。今回は、そのなかでも、企業にて実用化の可能性があるセンサーデータを圧縮・変換するdeep encoder-decoder (以下、DED)技術を紹介します。
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| 技術者 | 佐々木 勝司（京都府中小企業技術センター） |
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| 技術分野 | 材料・分析 |
熱硬化性樹脂等の高精度分析技術
電気絶縁材料や耐熱電気部品、自動車部品、塗料、日用品・金属の接着剤、プラスチック製品・部品等、様々なシーンで使用する熱硬化性樹脂。本技術は、その熱硬化性樹脂の成形不良等の歩留まりでお悩みの企業様に対し、「熱機械分析装置（TMA）」を用いて解決を目指す樹脂分析技術です。
当装置は、熱硬化性樹脂やＵＶ硬化性樹脂等の高粘性流体の体積変化をより高精度に分析・評価することができます。成形不良の原因となる樹脂特性をより詳しく知ることで成形工程の現場改善に繋がります。
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当装置は、熱硬化性樹脂やＵＶ硬化性樹脂等の高粘性流体の体積変化をより高精度に分析・評価することができます。成形不良の原因となる樹脂特性をより詳しく知ることで成形工程の現場改善に繋がります。
この事業は、近畿経済産業局が主催するものです。
本特設サイトは、近畿経済産業局の平成30年度「産学官金ネットワークによる技術シーズ橋渡し機能強化事業」の委託を受け、(株)地域計画建築研究所（略称：アルパック）が作成し運営しています。
本特設サイトは、近畿経済産業局の平成30年度「産学官金ネットワークによる技術シーズ橋渡し機能強化事業」の委託を受け、(株)地域計画建築研究所（略称：アルパック）が作成し運営しています。
[事務局]
株式会社 地域計画建築研究所（略称：アルパック） ／担当：松田、高野
〒600-8007 京都市下京区四条通り高倉西入ル立売西町82
TEL：075-221-5132（代） FAX：075-256-1764
E-mail：お問合せ
[実施主体]
近畿経済産業局 地域経済部 地域経済課 TEL:06-6966-6011（産学連携担当）
株式会社 地域計画建築研究所（略称：アルパック） ／担当：松田、高野
〒600-8007 京都市下京区四条通り高倉西入ル立売西町82
TEL：075-221-5132（代） FAX：075-256-1764
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[実施主体]
近畿経済産業局 地域経済部 地域経済課 TEL:06-6966-6011（産学連携担当）