2019 Fiscal Year Research-status Report
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18K03899
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
長谷川 浩志 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (40384028)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 設計工学 / 力学的感性 / 人間中心設計 / Human-centered computing / Brain machine interface / 位相最適化 / 脳波計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，オーダーメイド化の実現に向けて脳機能情報取得の高度化を主眼に研究を進めた．まず，実際の機械構造物のトポロジー最適化プロセスに沿った増加・減少をトレーニング環境とすることで，脳のどの活動部位からの情報が判別関数の精度向上に影響を与えているのかなどの判別特性を2018年度の結果をもとに詳しく調査した．この調査では，重回帰分析の判別関数と準備電位を考慮することを目的に2018年度に導入したTime Delay Neural Network（TDNN）による判別関数を用い，両者を比較することで検討を実施した．また，動作の想起や刺激などに伴い想起反応事象関連脱同期（Event Related Desynchronization: ERD）と事象関連同期（Event Related Synchronization: ERS）が起こる運動野付近の脳波の周波数変化の利用についても試行を試みた．
つぎに，経験的知識に基づく発想イメージの抽出のために，基盤構築の試行を試みた．データセットとして蓄えたイメージ画像を教師データとして用いて，畳み込みニューラルネットワークにより学習させ，有限要素モデルとして出力させ，その精度向上と有限要素モデルの妥当性確認についても実施した．
機能情報に基づく形状創生については，「力の流れを推定し，その後，力の伝達経路を短くする」ように形状設計する力学的感性に焦点をあて，応力値と方向を考慮したベクトルによるトポロジー最適化の精度向上研究を試みた．この手法は，主応力ベクトルをもとに形状創生していることから，力学的感性にもとづくレイアウト判別の助けになると考えている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
申請研究に対して，本年度は，オーダーメイド化の実現に向けて脳機能情報取得の高度化を主眼に研究を進めた．まず，実際の機械構造物のトポロジー最適化プロセスに沿った増加・減少をトレーニング環境とすることで，2018年度の研究成果を踏まえてBMIの全計測チャネルを用いて，脳のどの活動部位からの情報が判別関数の精度向上に影響を与えているのかなどを詳しく調査した．また，重回帰分析とTime Delay Neural Network（TDNN）による判別関数を用い，両者を比較検証した．さらに，動作の想起や刺激などに伴い反応が起こると言われている想起反応事象関連脱同期（Event Related Desynchronization: ERD）と事象関連同期（Event Related Synchronization: ERS）が起こる運動野付近の脳波の周波数変化の利用についても調査をし，想起タイミングを抽出した場合としない場合，さらに視覚刺激なしで想像した場合について最初の試行を試みた．
つぎに，経験的知識に基づく発想イメージの抽出のために，基盤構築の試行を試みた．データセットとして蓄えたイメージ画像を教師データとして用いて，畳み込みニューラルネットワークにより学習させ，有限要素モデルとして出力させ，その精度向上と有限要素モデルの妥当性確認についても実施した．
機能情報に基づく形状創生については，「力の流れを推定し，その後，力の伝達経路を短くする」ように形状設計する力学的感性に焦点をあて，応力値と方向を考慮したベクトルによるトポロジー最適化の精度向上研究を試みた．
これらの研究によって得られた知見や成果については，査読付き国際会議1件，国内講演会4件の発表を行い，専門家による多数の助言を得ることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
経験的知識に基づく発想イメージの抽出： 過去に経験した画像イメージを抽出し，そのイメージを閾値により２値化処理したうえで，トポロジー最適化の非設計領域（形状を保持する領域）に写像する．2019年度の基盤構築の試行を踏まえて，脳機能情報をBMIにより取得判別するモジュールとトポロジー最適化モジュールを基盤構築したモジュールと組み合わせることで，システム化を進めて行く．さらに，前向きな期待（左前頭前野）の反応が大きい画像を発想イメージとして選択していく機能の実装と，トポロジー最適化の非設計領域への写像を行うことで，形状創生に発想イメージを畳み込ませる機能を開発していく．
脳機能情報に基づく形状創生： 設計者は「力の流れを推定し，その後，力の伝達経路を短くする」ように形状設計する．これはよく知られた力学的感性であり，力の流れを示す主応力ベクトルとミーゼスの相当応力を利用する．このことから，力の伝達経路に着目し，主応力ベクトルを考慮した手法であるACOによるトポロジー最適化の技術を形状創生機能に組み込むプロトタイピングを行う．
さらに，構造形状の増加・減少を意識させたときの脳機能計測結果の利用の他に，興奮・抑制の意識状態の利用，エラー関連陰性電位計測による誤認識情報の反映などを試み，利用者個人に対するオーダーメイド化を実現していく．なお，計画が進まない場合には，外部研究者と意見交換やBMIの研究動向を踏まえて対策を行う．得られた知見は，適宜論文発表を行い，公表する．
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| Causes of Carryover |
国際会議発表に伴う航空機代を安価なものに変更したため，その差額分を次年度の国際会議費用に充填する計画である．
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