News Archivesお知らせ
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PRESS RELEASE: Rapid and Flexible Finger Prostheses Made with a 3D PrinterPRESS RELEASE: Rapid and Flexible Finger Prostheses Made with a 3D PrinterResearchers at the University of Tsukuba create a new method to fabricate finger prostheses with 3D printing technology. Finger amputation is the most common amputation of the limbs. However, prostheses for patients with finger amputation are frequently excluded from the support of social and welfare programs. Researchers at the University of Tsukuba and the University of Tsukuba Hospital address this issue by fabricating finger prostheses with consumer-level digital fabrication tools such as desktop 3D scanners and 3D printers. The method they devised enables the creation of prostheses that match the shape and contour of the recipient’s remaining fingers and limb with very low cost and a very short waiting time. […]
- プレスリリース: GPSの使えない水中で高精度に位置を計測する超音波測位システムを開発 近年、建設作業の生産性と安全性を向上させるため、無人化施工技術の開発が進められています。特に自然環境の影響が厳しい水中では、建設機械を水上から遠隔操縦する技術の開発が進められており、その実現には、建設機械の位置情報を精度よく安定して把握することが不可欠です。陸上や海上では電波を用いた全地球測位システム（Global positioning system; GPS）が活用できますが、水中では電波が届きにくいため、深海探査などで活用されている超音波による測位システムを応用しています。しかし、浅海域や港湾部などでは、海面・海底・構造物などで超音波が多重反射しやすく、既存の水中超音波測位システムでは、安定した測位を実現することが困難でした。 本研究グループは、測位に不要な反射波を排除する信号フィルタリング技術を有する、新しい水中超音波測位システム（水中版GPS）の開発に取り組み、水深や構造物の有無による影響を受けず、安定かつ精度良く計測できる、新しい超音波測位システムの開発に成功しました。このシステムは、水中作業用建設機械の遠隔操縦技術に活用できるだけでなく、水中ドローンを利活用したインフラ点検の効率化や沿岸パトロール業務、水産分野への応用など、水中IoTの実現に貢献することが期待されます。 PDF資料 プレスリリース 研究代表者 筑波大学システム情報系 海老原 格 准教授 あおみ建設株式会社 技術事業本部 技術開発部 吉原 到 副部長 関連リンク システム情報系
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2022年実施入試における英語スコアに関する補足SUPPLEMENTARY INFORMATION ABOUT ENGLISH SCORE FOR 2022 ENTRANCE EXAMINATION2022年実施入試を受験予定の方へ 有効なスコア票には幾つかの種類があり、申込からスコア票が届くために要する日数もそれぞれ異なります。 有効な英語スコアをお持ちでない方は、各団体のホームページ等をご確認のうえ早めの受験をお勧めします。なお、2022年実施入試からスコア票は出願時に提出が必要となりましたのでご注意ください。 有効なスコア票： ２０２０年７月以降に受験した、写真印刷 付きの ・TOEIC Listening & Reading Test の公式 認定証(Official Score Certificate)または Official Score Report ・TOEFL 受験者用スコア票(米国 ETS から 受験者本人宛に郵送される受験者用控えの Examinee (Test Taker) Score Report ・IELTS Academic Test Report Form 知能機能システム学位プログラム入試委員会
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令和3年度 退職教員への花束贈呈Farewell Ceremony for Professor Osawa令和4年3月1日、年度末に引退した大澤先生に花束を贈呈しました。 知能機能システム学位プログラム教育会議において、小さな式典が行われました。
- プレスリリース: 歪み画像を用いるパスワードシステムを提案～個人の記憶を活用して盗み見が不可能に～ 日常生活において、パスワードによって個人認証をするサービスがたくさんあります。パスワード以外の個人認証システムとして、画像認証を用いるものもありますが、いずれも盗み見の危険性があります。これを防ぐために、これまで覚えづらい画像を用いる個人認証システムがいくつか提案されているものの、スクリーンの録画攻撃を防ぐことは困難です。 そこで本研究では、歪み画像を用いる個人認証システムEYEDi（Estimating Your Encodable Distorted images）を提案しました。これにより、たとえパスワード入力画面を録画されても、盗み見を防ぐことが可能になります。 EYEDiは、ユーザーが用意した画像に画像処理フィルターを適応して歪んだ画像を生成します。ユーザーは、記憶に基づき、多くの歪んだ画像から自分が用意した画像を選択することで個人認証を行います。この歪み画像は元に戻すことができない上、歪みの強度が調整可能なので、元の画像を知っている正規ユーザーのみが判別できます。また、一つの画像から何通りもの歪み画像を生成することができるため、スクリーンを録画されても、盗み見の心配がありません。 本システムの有効性を検証するため、既存手法とEYEDiを用いて、20名の参加者が、3種類の攻撃（肩越し撮影、カメラ録画、スクリーン録画）を、それぞれ300回実施し、正規ユーザーと攻撃者の分類誤り率を調べたところ、EYEDiの方が優れていることが分かりました。特に、最も深刻な脅威モデルであるスクリーン録画に対する高い防御性能が示され、EYEDiは、スクリーンショット攻撃者の排除に効果的であることが明らかになりました。 PDF資料 プレスリリース 研究代表者 筑波大学システム情報系 善甫 啓一 助教 関連リンク システム情報系
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プレスリリース: ロボットやＡＩの発話に「重み」を付与〜聞き手が感じる真剣さが高まり、怒りが抑制されるPress Release: A text-reading robot with heartロボットやAIスピーカーなど発話機能を持った製品が普及してきました。しかし、こうした機械の発話音声は、人の声と比べると平坦で、メッセージに「重み」を感じないという声もあります。ロボットやAI技術は今後も社会に浸透していくことが予想されますが、大事な内容を伝える場面では、そのメッセージの表出力を高め、聞き手により重みを感じさせる技術が求められていました。 そこで、本研究チームは、小型ロボットの内部に重りを組み込み、ロボットの発話に合わせて重りを動かすことができる機構を開発し、2020年に発表しました。ユーザーはロボットを手に持つことで、発話に合わせたロボットの感情や意図を内部重りの動きから感じ取ることができます。 本研究では、この機構を備えたロボットが話し相手に与える影響を初めて調査しました。実験参加者には、あらかじめ用意された対話シナリオ（知人が待ち合わせに遅刻する）により、怒りを覚える状況をイメージしてもらい、そこでこのロボットと対話してもらいました。94人の実験参加者から得られたアンケート調査結果から、発話に合わせて内部重り運動が提示された条件では、発話のみが提示された条件と比べ、ロボットに対して感じる真剣さの度合が有意に高まることが分かりました。さらに、前者の条件では後者の条件と比較して平均23％の怒り抑制効果が確認されました。それと同時に、遅刻した相手に対する許しの気持ちも高まることが実験結果から示唆されました。 本研究で開発・検証された技術は、人間がAIやロボットと親密にコミュニケーションしていく社会や、そうした技術を介して人と人がコミュニケーションしていく社会において、「想い」や「感情」などの要素を効果的に伝達することに役立つと期待されます。 PDF資料 プレスリリース 研究代表者 筑波大学システム情報系 知能機能工学域 田中 文英 准教授 システム情報系
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プレスリリース： 資産運用のための強化学習システムを提案～モジュール化で拡張性や再利用性が向上Press Release: Brick by brick, making AI-based financial portfolio management modular and scalable資産運用（ポートフォリオ管理）は、強化学習（reinforcement learning）技術を利用したＡＩの有望な応用先の一つになっています。しかし、既存手法には、拡張性や再利用性が乏しいという問題がありました。ある例に適した意思決定システムを強化学習で構築後、資産の変動や新しい種類のデータを入力する必要が生じても、システムを再構築することが容易ではなかったのです。 そこで本研究では、構築されるシステムに拡張性や再利用性を持たせることを念頭に置き、資産運用に適したモジュール構成のマルチエージェント強化学習システム（MSPM）を開発しました。MSPMは、個々の資産（アセット）毎に用意されるEAM（Evolving Agent Module）とEAM群からの入力をもとに意思決定を行うSAM（Strategic Agent Module）の２種類のモジュールから成ります。ここで各EAMは非同期に学習構築が可能で、さらには再利用も可能であることから、MSPMは資産運用における拡張性にも優れています。 過去8年間の米国株式市場データを用いた検証実験において、提案手法と代表的な既存手法5種との比較シミュレーションを行った結果、収益率において全ての既存手法を上回る性能結果を得ました。また、４種類の異なるポートフォリオを用いてMSPM内のシステム検証を行ったところ、EAMを働かせた場合は働かせない場合に比べて、収益率を大幅に向上させる効果をもたらすことが確認できました。 PDF資料 プレスリリース 研究代表者 筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 田中 文英 准教授 関連リンク システム情報系
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2022年実施入試からの英語スコアに関する変更Notification about a change regarding English score for 2022 entrance examination2022年実施入試を受験予定の方へ 2022年実施入試から英語スコアの提出期限がこれまでの入試実施日から、出願締切日に変更になります。 https://www.ap-graduate.tsukuba.ac.jp/wp-content/uploads/2021/05/③外部英語試験スコア票の提出方法の変更について.pdf なお、今現在2022年実施の入試日程の正式なアナウンスはされておりません（例年ですと４月末頃にアナウンスがあります）が、昨年と同様ですと出願締切は、７月実施入試は６月初め頃、８月実施入試は７月中頃です。 これに伴って、受験に間に合う英語の試験日程も早まります。 有効な英語スコア（2020年7月以降受験の、TOEIC, TOEFL, IELTS（2022年実施入試より追加されました））をお持ちでない方は、これらを鑑みて出来るだけ早めの受験をお勧めします。 知能機能システム学位プログラム入試委員会 お詫びと訂正：変更開始年の記載に誤りがありました。正しくは２０２２年から変更となります。 （誤）２０２３年実施 （正）２０２２年実施 にお詫びして訂正させていただきます。
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IWACIII2021において伊藤龍二さん、相川和希さんが受賞Mr. Ryuji Ito and Mr. Kazuki Aikawa won awards at the international conference IWACIII 2021国際会議 The 7th International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII 2021, 北京理工大学,オンライン開催）において、伊藤龍二さんが「Best Paper Award」、相川和希 さんが「Session Best Presentation Award」を受賞しました。 それぞれの発表タイトルは以下の通り： • R. Ito, H. Nobuhara, and S. Kato: Genetic Algorithm Based Automatic Layer Selection of Transfer Learning for Object Detection • K. Aikawa and H. Nobuhara: Product Selection Support System Based on Ordered Structure by Formal Concept Analysis 指導教員: 延原 肇（知能機能工学域） nobuhara@iit.tsukuba.ac.jp http://www.nobuharaken.com/
- 知能機能システム学位プログラム研究ポスター発表会「2月8日（火）」 今年度も筑波大学大学院知能機能システム学位プログラム研究ポスター発表会を下記の要領で開催する運びとなりました。 前期課程1年と後期課程（若干名）あわせて130名近くの学生が、本年度1年間の研究成果を発表する予定でございます。当学位プログラムで取り組んでいる研究内容を一度に知ることができますので、ご興味のあるかたは、是非ご参加ください。 日時：2022年2月8日（火）13:00-17:10 場所：オンライン 参加費：無料 事前登録：https://forms.gle/rPUFWbWroSTHik8Q7 当日受付（13:00-13:10を除く）https://us02web.zoom.us/j/85764274291?pwd=TEwvSWUrV2w0Mmx2U2dRcWhyZ2Y1QT09 プログラム： 13:00～13:10 学位プログラムリーダー挨拶 13:10～13:50 A,Bグループ発表 13:50～14:30 C,D グループ発表 14:30～15:10 E,Fグループ発表 15:10～15:40 企業懇談会 15:40～16:20 A,Dグループ発表 16:20～17:00 B,E グループ発表 17:00～17:40 C,Fグループ発表 詳細なプログラム