17件のデータが見つかりました。
| 技術者 | 神田健介（兵庫県立大学 工学研究科） |
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| 技術分野 | ＩｏＴ，微細加工技術，圧電薄膜 |
低消費電力エレクトロニクス、IoTシステムを圧電薄膜および微細加工技術により実現
圧電材料は電圧をかけると変形し、逆に変形させると電圧を生じる、センサや発電素子、アクチュエータにも利用可能な材料です。シリコンや樹脂などと組み合わせて微細加工することで、様々な特性を持つデバイスが実現可能です。振動源があればそこに設置するだけでセンサ信号を無線で外部送信するなど、ＩｏＴを含む幅広い用途に利用可能です。
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| 技術者 | 豊田 紀章（兵庫県立大工学研究科） |
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| 技術分野 | 表面科学、イオンビーム |
新規量子ビーム（ガスクラスターイオンビーム）を用いた医用材料の表面改質・細胞付着性向上
ガスの塊（クラスター）を表面に衝突させる独自技術を用い、ポリマーや医療用材料の表面改質を行っています。これまでエンジニアリングプラスチックであるPEEKで作成した非金属製脊椎インプラントの細胞付着性を向上させるなど、医療用器具の表面改質への応用を進めています。本技術は、ポリマーだけでなく、金属・半導体・合金など幅広い材料の表面改質に応用可能です。
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| 技術者 | 礒川 悌次郎（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 | 人工知能、信号処理 |
人工知能に基づくセンサ信号処理・認識，最適化，診断支援システム
人工知能（AI）技術を用いた信号処理技術を中心とした共同研究を展開しております．信号処理技術としては，臭いセンサ群を利用した体臭を識別するシステム，風景動画像からの人物検出・計数システムなどを開発しています。また，医用関係の情報処理としては，健康診断結果を用いた疾病予測，胃Ｘ線画像を用いた腫瘍の検出，病院給食の献立作業支援システムなどを開発しています。
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| 技術者 | 岩井善郎（福井大学MSE研究・推進センター） |
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| 技術分野 | 材料表面強度・改質・評価 |
微粒子投射によるエロージョン（ナノ・マイクロ破壊）を利用して、材料表面から内部まで高精度で評価し、材料開発・製造プロセス等をイノベーション
マイクロスラリージェットエロージョン（MSE）表面強度評価法は、本学で開発された世界オンリーワンの技術です。硬質薄膜、超硬合金、樹脂フィルム、ゴムなど、薄すぎ、硬すぎ、軟らかすぎて従来技術では評価困難であった材料の強度特性や劣化を迅速かつ精密に、表面から内部までシームレスにナノ・マイクロスケールで測定・評価できます。
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| 技術者 | 堤 治（立命館大学 生命科学部） |
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| 技術分野 | 高分子化学、機能物質化学、機能材料・デバイス、ソフトロボティクス |
〜様々な光機能性フレキシブル材料の開発〜 力を可視化する革新材料や3Dディスプレイなどへの展開を目指します。
Internet of Things（IoT）産業が黎明期を迎え、あらゆるモノ同士やモノとヒトが繋がることで、柔軟ロボットによる介護・ヘルスケアや食品工場自動化、自動運転、ウェアラブルエレクトロニクスなど種々の情報をデータ化する新たなサービスの提供が現実味を帯びてきました。当研究室では、IoTにおいて極めて重要となる「高精度かつ簡便なセンシングやイメージング」を可能とするフレキシブルな円偏光反射・発光材料の開発を行っております。
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| 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。
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