| 研究課題/領域番号 |
20H02657
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分30020:光工学および光量子科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
谷田 純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00183070)
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| 研究分担者 |
小倉 裕介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20346191)
堀崎 遼一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20598958)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
18,200千円 (直接経費: 14,000千円、間接経費: 4,200千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2020年度: 11,050千円 (直接経費: 8,500千円、間接経費: 2,550千円)
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| キーワード | 機械学習 / 散乱イメージング / 光波センシング / データセントリック手法 / ハイブリッドシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、物理現象から得られる多数のデータによりシステム特性を学習し、その物理現象を数理モデルとして活用するデータセントリック手法による光応用情報システムの高度化を目的とする。同手法に伴う課題を解決するために、物理過程と計算機による2種類のデータ生成手法、および、機械学習と従来法を併用する高性能イメージング／センシング技術の開発をめざす。その上で、光／電子ハイブリッドシステムの観点から、一般的な光応用情報システム構成論への拡張を試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、データセントリック手法に基づく光応用情報技術を高度化させることを目的として実施した。(1)データ生成システムでは、フェルスター共鳴エネルギー移動（FRET）に着目し、模擬光学システムの技術開発に取り組んだ。選択発光可能な蛍光光源と非線形光学応答シミュレータを作成した。(2)デュアル評価システムでは、機械学習以外のイメージング手法の技術開発を進め、分光スペックル相関イメージング、符号化開口ブラインドデコンボリューション、インコヒーレント光位相共役を考案した。(3)ハイブリッド情報システム構成論として、包絡分析法の適用とサイバーフィジカル計測手法の概念を検討した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の人工知能がもたらす能力や可能性は、科学技術における方法論の変革を余儀なくする。本研究成果は、機械学習を利用した新しいイメージング技術と物理現象に立脚した旧来のイメージング技術を連携させる上で有用な手法や要素技術を提供する。イメージングや計測は物理的な裏付けがあってこそ意味をもち、情報処理と光学処理を並列に動作させるデュアル評価システムの考え方は今後ますます重要になってくる。産業分野、医療分野、学術分野において、信頼できる人工知能システムを実現する上で、本研究成果は有意義なものと考える。
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