　国立高専の注目研究を、ライフサイエンス、環境・エネルギー、製造技術、材料・装置デバイス、機械、建築・土木、情報・通信、計測・分析、自然・科学、人文・社会の１０の分野に分けて紹介します。

研究ネットワークについて：日本全国に設置された５１の国立高専に所属する研究者がネットワークを形成して、さまざまな分野で新産業につながる研究開発を行っています。全国各地で研究している研究者が連携することで、難解な技術問題に対して複合融合的なアプローチを行い、答えを見いだします。

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高専発！「Society 5.0型未来技術人財」育成事業（GEAR 5.0／COMPASS 5.0）：こちらをご覧ください。

事例紹介

研究分野

情報・通信

分類

一般研究

タイトル

地中レーダ・シミュレーション・AI・ロボットによる内部構造推定

氏名

園田　潤

学校名

仙台高等専門学校

所属学科等

総合工学科

職名

教授

プロフィール写真

概要

構造内部を非破壊でセンシングできる電磁波レーダについて，①レーダ画像から内部物体の材質や大きさを自動識別するAI技術，②レーダを自動走行する技術，③海ごみ運搬回収などSDGsに展開した技術など地中レーダ・電波シミュレーション・AI・ロボットのシーズを有しています。

本文

＜社会課題＞

＜シーズの内容・提供できること＞

地中レーダ画像からのAIによる内部構造推定
1. AIの学習には大量のレーダ画像が必要：高速電磁波シミュレーション技術により大量の教師用レーダ画像を提供可能
2. シミュレーションによる教師用レーダ画像を実際のレーダ画像に変換する2段階のAIによる識別精度の向上
自動走行地中レーダによる点検調査の自動化
1. RTKやCLASによる高精度な人工衛星測位GNSSに基づく自動走行地中レーダの実現
2. LiDARや超音波ビーコンによるGNSS圏外の場所も可能に