大学ならではのアイデアと行動力で世の中に貢献します．
我々は独創性のあるLSIアーキテクチャを開発してマルチメディアを処理するシステムや，世の中の役に立つ技術を研究しています！！
研究グループは5つあり，
・1班: マイコンやLEDを用いた研究．
・2班: 組込み機器向けプロセッシングアーキテクチャの開発とその応用．
・3班: GPSをはじめとする，通信に関わるセキュリティの研究．
・4班: 宇宙農業施設における効率的な食物生産の研究．
・5班: 画像処理技術を中心としたAIやエンターテインメントへの応用研究．
となっております．デモを多く用意しているので是非皆さんお越しください．
| 住所 | 〒5258577 滋賀県草津市野路東１－１－１ローム記念館４階 |
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| 電話番号 | |
| オフィシャルサイトURL | https://www.ritsumei.ac.jp/~kumaki/kumaki_hp/index.html |
| Instagramアカウント URL | |
| その他のSNSアカウント URL |
製品・サービス
1班と2班
##圏外でも、命をつなぐ。LoRa通信を用いた遭難者捜索支援システム##
〇通信インフラ不要
携帯電話が圏外の環境でも位置情報の共有が可能です。
〇長距離・低消費電力通信
LoRa通信により、災害時や海上・山間部でも安定した情報伝送を目指します。
〇低コストで導入可能
市販のマイコンと無線モジュールを活用しており、専用インフラを必要としません。免許が不要な通信規格を使用しており、従来の救助システムより低コストで導入できます。
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##CAMXで挑む、FFT高速化～組込み機器向けに超並列処理を実現するアクセラレータ～##
・CPUの負担を減らすアクセラレータ技術
CPUの処理を代替することで、CPUをAI推論などの主要な処理に集中させるシステムを目指します。
・CAMXの並列処理でFFTを高速化
多数のデータを同時に処理できるCAMXの特徴を活用し、FFTに必要なバタフライ演算の高速化に挑戦します。
3班と4班
##偽GPS電波を見破る。##
・様々な電子機器のセキュリティ向上
近年、大きな問題となっているスプーフィング（なりすまし）攻撃によるGPSの誤誘導を、GPS信号を真偽判定することで対策します。GPSが搭載されている多くの電子機器類のセキュリティを大きく向上させることができます。
・電波強度を用いた真偽判定
GPS信号の電波強度を用いて真偽判定を行います。AIに依存しないため、小さなマイコンであっても高い精度で判別することができます。
・IQデータを用いた真偽判定
複素数で信号を表すIQデータを用いて真偽判定を行います。マイコンなどでの実装が難しい代わりに、より高い精度と偽GPS信号の到来方向推定も行うことができます。
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##植物を最も育てる「ゆらぎ」とは。～最適なゆらぎを探し、収量向上を目指す。～##
近年、安定した食料供給の実現に向けて、植物工場の生産性向上が求められている。先行研究では、LED照明に1/f^aゆらぎを与えることで植物の成長に影響を与える可能性が示されている。本研究では、1/f^aゆらぎの指数aに着目し、その値を変化させた際の植物の成長への影響を評価する。指数aを調整することで、植物の生育により適した光環境を実現し、収量向上につながる最適なゆらぎ条件の解明を目指す。
* 植物が好む光を解明
異なるゆらぎを比較し、植物にとって最適な光環境を探索します。
* 自然界のゆらぎを応用
自然界に見られる1/f^aゆらぎを植物栽培へ活用します。
* 収量向上の可能性
光のゆらぎを調整することで、植物工場における収量向上を目指します。
#エサの無駄をAIでゼロへ。
本給餌システムは、魚の食べ残しの量をAIが自動で判定し、その結果に応じて給餌量を調整するスマート給餌システムです。近年、安定した水産物生産を実現する手段として陸上養殖施設が注目されています。しかし、導入・運用コストが高いことが課題となっており、その中でも餌代は運用コストの約6～7割を占めると言われています。
本システムでは、水槽内をカメラで撮影し、取得した画像をAIで解析することで水面に残っている餌の数を自動でカウントします。そして、その検出結果に基づいてサーボモーターの動作を制御し、給餌機と連動させることで給餌量を自動的に調整します。これにより、魚の摂餌状況に応じた最適な給餌を実現し、餌の無駄を削減することができます。
実際に本システムを用いて給餌実験を行った結果、従来の給餌方法と比較して約10.2％の餌削減を達成しました。本研究は、養殖コストの低減だけでなく、水質維持や環境負荷の軽減にも貢献する持続可能な養殖技術として期待されています。今後は、魚の行動をリアルタイムで解析する機能を追加し、給餌の最適化に加えて魚の健康状態の把握や異常行動の検知にも活用できるシステムへと発展させていく予定です。
・AIによる食べ残し検知
魚の食べ残しをAIが画像認識で自動検出。人の経験や勘に頼らず、データに基づいた給餌を実現します
・給餌量の自動最適化
食べ残し量に応じて給餌量をリアルタイムで変更。魚の摂餌状況に合わせた柔軟な給餌が可能です。
・持続可能な養殖への貢献
餌の無駄を減らすことで、コスト削減だけでなく水質悪化の抑制や環境負荷の軽減にもつながります
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##魚群の秩序を完全自動で定量化する、次世代行動解析システム##
深層学習（YOLOv8）による物体追跡とカルマンフィルタで融合させた魚群動的行動解析システムを構築しました。
水中にいる魚たちをAIが分析し、エサやり等の外部刺激に対して集団が示す「パニック行動」や「索餌興奮」といった状態変化（相転移）を、1フレーム単位で自動抽出し、マクロな集団秩序として可視化・データ化することを実現しました。
スマート水産業に向けた次世代行動解析システムであります。
5班
#碁盤を見るだけで、AI解析が始まる。～クラウド不要。カメラ1台・CPUだけで、リアルタイムに。～
近年、AlphaGoをはじめとする囲碁AIの登場により、囲碁への注目が再び高まっています。 しかし、AIによる解析・支援はデジタル碁盤上の対局に限られており、多くの人が好む実物の碁盤・碁石を用いた対局では、その恩恵を受けることができません。また、初心者にとっては対局の記録（棋譜）を取ることや、自分の対局を後から振り返ることも大きなハードルとなっています。 これまでにも実盤の対局をカメラで認識し棋譜化する研究は行われてきましたが、安定した照明条件や固定されたカメラ位置を前提とするものが多く、リアルタイム動作や、手の動き・照明変化といった実環境特有の外乱に対する頑健性は十分に検証されていませんでした。 本研究では、市販のWebカメラ１台のみを用いて、実盤上の碁盤・碁石の状態をリアルタイムに認識・デジタル化するシステムを提案します。HSV色空間による盤領域検出とHough変換による格子線検出により盤面座標を安定して推定し、各交点周辺のHOG特徴量とSVMによって黒石・白石・空点を識別します。さらに時系列での変化検出と複数フレームによる確認を組み合わせることで、手の映り込みや照明変化といった実環境特有の外乱に対しても安定して動作することを、23.6分間・216手の実動作テスト（検出成功率93.5%）で確認しました。認識結果はSGF形式で出力されるため、囲碁AIによる解析結果を実盤対局にフィードバックする土台となります。 本システムの特長は、GPUやクラウドサーバを一切使用せず、一般的なノートPC（CPU）上で平均20.5フレーム/秒のリアルタイム処理を実現している点にあります。特殊な機材を必要とせずWebカメラ１台で完結するため、エッジ環境でのAI連携・センシングの一例として応用が期待できます。将来的には、AIによる推奨手や陣地予測をプロジェクタで実盤に直接投影し、初心者が対局しながらリアルタイムに支援を受けられる仕組みの実現を目指します。 1. 碁盤にカメラを向けるだけで、対局がリアルタイムにデジタル化されます
2. 「実カメラ映像」「正規化した盤面」「デジタル仮想盤」の3画面で、AIが認識している様子をその場で可視化
3. 手の映り込みや照明変化がある実環境でも、23.6分間・216手のテストで検出成功率93.5%を達成
4. 認識結果はその場でSGF（棋譜データ）として出力され、AI解析・対局再生にそのまま利用可能
5. GPU・クラウド一切不要。一般的なノートPC（CPU）のみで平均20.5fpsのリアルタイム動作を実現