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。

・工場内をIoT・AI化したい企業様
・組込機器やセンサーを使った開発をしてみたい企業様
・FPGAでシステムを高速化したい企業様
・無線通信・組込機器導入に困っている企業様　 等

【背景】
内閣府「第5期科学技術基本計画（2016～2020年）」において、将来の社会像として、ICT(情報通信技術)を基盤とした「超スマート社会（Society5.0）」が掲げられています。その技術の1例として、本研究室で開発している橋梁の損傷同定システムを紹介します。日本の約70万橋ある橋梁数のうち、建設後50年を経過している橋梁の割合は、20年後には67%となります。一方、橋梁の点検が人手不足になりつつあり、橋梁の損傷同定システムのIoT・AI化は非常に重要で喫緊の課題です。
【システム構成】
本研究室では、比較的な安価なデバイスを利用して、橋の損傷同定システムのIoT・AI化を研究しています。図1にシステムの全体像を示します。損傷個所の同定を行うために、2つの方法を用いています。１つは圧電素子を使う方法、もう１つは損傷画像からAIで自動判別する方法です。圧電素子を使う方法では、橋梁に設置した圧電素子の振動データをZigbeeと呼ばれる無線通信デバイスで送信し、クラウドにデータを集め、Webで見える化します。損傷画像の方法では、数万枚のデータで20層のCNNに深層学習させ、亀裂を1から5にランク分けます。