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本セミナーでは、リチウムイオン電池の安全な活用、効率的な再利用に向けた評価技術について、 電池の残量、劣化のモデル化から予測まで、残存価値評価のための具体的手法を詳解いたします。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性と、そのモデル化手法を理解し、効果的な残量予測や劣化予測に関する基本的な方法を習得することを目的としております。
蓄電池残量に関しては、様々な提案手法を概説し、蓄電池の温度特性や劣化特性も含めて正しく測定するための手法とMATLABを使った実装例をお話しいたします。
また、蓄電池劣化に関しても、基本的な、劣化のメカニズムを理解した上で、その診断方法について解説いたします。
さらに、劣化診断や寿命予測に関する最新技術についても紹介いたします。

本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、グラフェンの基本的な構造・特性・作製技術から解説し、センサなどへの応用展開までを幅広く解説いたします。

本セミナーでは、グラフニューラルネットワークの基本的な知識およびいくつかの研究事例について紹介するとともに、今後の学習のための情報源などについても解説いたします。

本セミナーでは、生体情報取得の材料としての生体信号計測技術の基礎、および得られた生体信号から所望の生体情報を抽出するためのデータマイニング技術の基本について解説いたします。
生体信号には多くの種類がありますが、ここでは比較的よく利用されるものとして、脳波、心電図、筋電図、音響信号、温度、および画像情報を題材に取り上げ、これら生体信号計測のノウハウや注意事項を扱います。

本セミナーでは、脳の計測方法の基礎から、無意識情報の可視化技術と実現するためのウェアラブル脳波計について解説いたします。

本セミナーでは、予防安全技術の歴史やロードマップを基にして、ドライバ状態検出技術の最新研究開発動向および将来の展望について詳細に解説いたします。
また、ドライバ状態を検出するに当たって活用が期待される統計科学的手法、機械学習の手法について解説いたします。

本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。

本セミナーでは、ミリ波レーダ技術の基礎とADAS向けセンサとしての応用動向を解説いたします。

本セミナーでは、触覚に着目した製品開発に必要な触覚・触感のメカニズムから、商品開発へ落とし込む時に必要となる官能評価法や物性値への結びつけ、更には定量化技術の最新動向や、自動車・情報機器用材料・スポンジや樹脂材料への応用事例までを解説いたします。

本セミナーでは、「感性・感情・印象」の評価・定量化・モデル化について研究事例を紹介しながら、技術としての展開の可能性を議論いたします。