プロジェクト採択実績

池田PJ

プロジェクト代表者名

池田 豊

所属

数理物質系　助教

課題名

難治がん患者のQOLを劇的に改善する新規抗がん剤の開発

プロジェクトの概要

本課題は、アンメットメディカルニーズである膵癌及び骨軟部肉腫等の難治がんを対象とした抗がん剤開発を目的とする。患者にとって大きな負担となっている副作用を劇的に低減した抗がん剤の開発を目指す。これまでに開発した低酸素環境応答性のプロドラッグを放射線治療と組み合わせることで、未だに治療が困難な膵癌、及び希少がんである骨軟部肉腫に対し、副作用が劇的に抑えられ、高い治療効果を発揮する新たな治療法を提供することが目的である。また、適用拡大領域として乳がん・非小細胞肺癌も視野に入れ開発を行う。

阿部PJ

プロジェクト代表者名

阿部 高志

所属

国際統合睡眠医科学研究機構　准教授

課題名

目元の情報から反応速度を推定する技術の事業化

プロジェクトの概要

目元の情報から反応速度（刺激に対する応答速度）を推定する技術の事業化を目指す。従来の方法は、重度の反応遅延しか推定できなかった。研究代表者は，目やまぶたの動きを測定し，機械学習を組み合わせることで，重度だけではなく、軽度の反応遅延を推定することに成功した。本技術の実用化によって、目やまぶたの動きを測るだけで、普段の生活の中で、特に課題を負荷することなくヒヤリハットから事故レベルまでの反応遅延の状況を推定できるようにする。本研究課題では、この技術の実用化を目指すとともに、周囲の状況に対して迅速に対応することが求められる職種に向けた事業化の検証を行う。

皆川PJ

プロジェクト代表者名

皆川 達也

所属

人間総合科学学術院 人間総合科学研究群情報学学位プログラム 博士前期課程2年

課題名

素材そのものに触覚機能を付与する次世代触覚センサ『FabSense』の事業化に向けた検討

プロジェクトの概要

我々は素材そのものをセンサ化し、素材が触られることによって生じる変化をワイヤレスで読み取ることで触覚を知覚する次世代触覚センサ「FabSense」の事業化に向けた検討を行う。本触覚センサの最大の特徴は、型成形可能な素材そのものを触覚センサ化できる点と製造した触覚センサが元となる素材の性質を引き継ぐ点である。型成形という既存の製造プロセスを流用できるため大量生産が容易であり、センサ形状の自由度が高いため、身の周りに存在する大量生産されている様々な製品に触覚機能を比較的容易に組み込むことが可能である。本プロジェクトの期間では、次世代触覚センサ「FabSense」の普及促進に向けた研究開発及び、ビジネス化に向けた市場調査を行う。

海老原PJ

プロジェクト代表者名

海老原 格

所属

システム情報系 准教授

課題名

水中ドローンによる海中作業の高度化・効率化を実現する超音波ポジショニングシステムの研究開発と事業化

プロジェクトの概要

海中で高精度に位置を計測する超音波ポジショニングシステムは、膨大なデータを効率よく収集し、位置情報と紐付ける「海中IoT」の実現に不可欠な基盤技術である。代表者らは、港湾部やダムなど、これまで測位が出来なかった音波の多重反射が顕著なマルチパス環境でも安定動作する水中ポジショニングシステムを開発・特許化し、海外メーカの市販品が動作しなかった大型試験水槽で精度5cmを実証した。 この技術を社会実装するため、本研究開発では、(1)水中ドローン向けのポジショニングシステムに関する先行技術動向調査の実施を含めたビジネスモデルの構築および精緻化、および，(2)ビジネスモデルの運用に寄与するセンサモジュールの小型化、および、顧客企業のニーズヒアリングを行うための試作機を構築する。

武安PJ

プロジェクト代表者名

武安 光太郎

所属

数理物質系 助教

課題名

高耐久・低価格な窒素ドープカーボン触媒を用いた白金フリー燃料電池セル

プロジェクトの概要

IoT機器や輸送機器の電源として、放電容量が大きく、グリーン水素による稼働が可能な水素燃料電池の利用が期待されている。現行の燃料電池では白金系触媒が使われており、劣化の克服が課題となっている。さらに、2050年前後には白金が枯渇するという予測があり、その場合、燃料電池自体の市場供給が停止する。申請チームは最近、メタルフリーのものとして世界最高レベルの活性を持つ燃料電池電極用触媒を開発した。当該触媒の耐久性は白金系触媒を上回っており、簡便に合成できる。当該触媒を搭載した電極、燃料電池セルを試作し、ビジネスモデルの検討を進める。

境野PJ

プロジェクト代表者名

境野 翔

所属

システム情報系 准教授

課題名

模倣学習による不定形物操作を実現するロボットシステムの事業化

プロジェクトの概要

食品のような多品種少量の物体や不定形物の操作はロボットには非常に困難であり、食品製造業でのロボット普及率は極めて低かった。これを解決すべく、研究代表者はバイラテラル制御により連動する２台のロボットを介した「模倣学習」により、人間の物体操作技能をロボットに直接教示して多様な物体の操作を実現した。一方で、日本は安全への要求が高く、複雑なオペレーションを必要とするシステムは敬遠されるため、技術シーズの社会実装が進まなかった。よって、本研究課題では、食品製造業における単純作業をターゲットと定め、模倣学習を利用したロボット教示技術の実践的な価値検証を行い、また、技術の普及のためのビジネスモデルの策定やUI/UXの改良を行う。