テラヘルツ電磁波の超高感度検出に成功

情報通信においては、情報を送る電磁波の周波数帯域をどれだけ利用できるかで通信速度が決まります。テラヘルツ電磁波は非常に高い周波数を持ち、帯域も広く利用する事が可能なため、次世代の超高速・大容量通信への応用が期待されています。また、X線や光、電波などには無いユニークな特徴を持つことから、イメージングやセンシング、分光などへの応用も期待され、世界中で研究開発が進められています。しかし、テラヘルツ電磁波技術は、現時点では社会にはほとんど普及しておらず、実用化にはいくつかの課題があります。その障壁の一つは、テラヘルツ電磁波を効率良く検出する事が難しい点にあります。

テラヘルツ電磁波は、量子エネルギーが低いため人体などには安全とされていますが、通常の半導体や焦電素子では高感度に検出する事が難しくなります。そこで野竹教授は「非線形光学効果」と呼ばれる現象を活用してテラヘルツ電磁波を光へ変換し、光検出用のセンサで効率良く検出する事に成功しました。この手法では、レーザー光やテラヘルツ電磁波を誘電体に照射することで、結晶内の電子分極が非線形に応答し、テラヘルツ電磁波の情報が転写された新しい別の光が生成されます。これを光センサで検出することで、現在テラヘルツ電磁波の検出に一般的に使われている焦電検出器に比べて、100万倍もの高感度な検出が可能となりました。光のセンサは既に研究開発が進んでおり、市場規模も大きいため、高性能なものが安価に入手可能です。この点も、実用化に向けた大きな利点になっています。

超高速情報通信からイメージングまで
テラヘルツ電磁波の応用研究

開発した超高感度な検出手法を応用して、テラヘルツ電磁波でしか実現できない特殊なイメージング・センシング技術の開発にも取り組んでいます。観測対象から、これまで人類が得ることのできなかった未知の情報を抽出し、認識・理解しようとする研究は新たな情報通信技術の開拓とも言えます。また野竹教授の研究では非線形光学現象を応用していますが、この現象を用いることで、量子もつれ状態にある光子対を生成することも可能です。量子もつれ光子対を利用することで、絶対に盗聴不可能な究極のセキュリティを有する「量子通信」と呼ばれる最先端情報通信技術の開発にも繋がります。

これらさまざまな情報通信技術の研究に、通信工学科の学生とともに取り組んでいます。

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動くドローンをどこまでも追尾して給電し続ける
アンテナシステムをシミュレーション

スマートフォンを置くだけで充電できるのは、電波で電力を送る無線電力伝送技術のおかげ。もっと遠くに大きな電力を届ける技術が開発され、IoTを支える各種センサーへの給電などの実用化が進行中です。

何研究室では、ドローンが長時間滞空できるよう、動くドローンを追尾して電波で電力を送るアンテナのシミュレーションを行っています。シミュレーションではアレーアンテナと呼ばれる複数のアンテナを並べた機構を活用。アンテナにかける電圧を変えることで、電波を特定方向へ送り、通信の安定性を確保するビームフォーミング技術を実現し、ドローンを追いかける仕組みの確立が目標です。現在、最も効率的に電波を受信できるアンテナの形状、配列を、数値解析によって探っています。

地下に埋められた水道管のサイズや深さをAI判定　
機械学習に必要な大量データを作成する技術

何研究室では、電磁波の数値解析によるシミュレーションを、多様な分野に活用しています。

地下探査レーダもそのひとつ。老朽化した水道管やガス管の取り換えの際に、どんな深さにどんな口径・長さの管が埋まっているか、電波を対象物に反射させ埋設物を判断するなどの用途で使われています。また近年、期待されているのが、埋設物のサイズや埋設深度ごとに違う電波の反射波形をAIを使って判定する技術の開発です。

何研究室では、AIに埋設物を特定させるための機械学習に必要な、大量の反射波形データをつくる方法を、数値解析を駆使して研究しています。今後、遺跡の発掘など利用領域の拡大が予想される地下探査レーダの基礎技術としても期待されます。

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「秘密鍵暗号」と「公開鍵暗号」　
私たちは大きく２方式の暗号で守られている

量子コンピュータの解読を防ぐために
複雑性クラスの高い数学問題を暗号に取り入れる

「秘密鍵暗号」で標準的に使われているのが「AES」で、鍵長（暗号のデータサイズ）が大きく、AES-256bitならスーパーコンピュータで総当たり攻撃をしても数百兆年かかります。

また「公開鍵暗号」で代表的な「RSA暗号」は、解読に膨大な桁数の素因数分解が必要となり、これも天文学的な時間がかかります。いずれも解読にかかる時間が安全性を担保していました。

ところが、量子コンピュータが登場し、実用化されると解読にかかる時間が大幅に短縮される可能性が出てきました。これに備え、さらに計算量が多く効率よく解けない問題を設定する必要があります。これは、数学上最大の未解決問題であるP≠NP予想などにも深く関係しています。

研究室では、量子コンピュータでも解けない「耐量子暗号」を開発するための多様なアプローチを試みています。

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3D情報と詳細な色情報を統合し
物体の鮮やかな色彩やリアルな質感を伝える

より正確に、リアルな見え方を再現する。その一つが、より精細な色の情報を使った3D画像処理の研究です。一般のカメラは赤、青、緑の3つの波長の色情報を取得し重ね合わせて画像として再現しています。

土居研究室では、さらに細かく12の波長で色の情報を記録し、それらの色の情報と3D情報とを一つのファイルに統合するフォーマットを研究。さまざまな照明の環境に対応した物体の色をきめ細かく再現し、それにより質感もよりリアルに表現できる技術に挑戦中です。

この技術を美術作品や史料などのデジタルアーカイブに活用すれば、美術館や博物館で見るのに近い色や質感の画像として表示可能に。また、インターネット通販では、より実物に近い画像で商品の魅力を正確に伝える効果が期待できます。

皮膚のしみや赤味を人工的に生成し
美容や医療のシミュレーションに活用

土居研究室では、色の詳細な情報処理技術を使って肌の色素の分析も行っています。

皮膚のしみや赤味、あざなど色素斑の色の見え方を、さまざまな波長の情報を取得して分析。しみのもとになるメラニンなどの分布や、皮膚の色素の吸収度合、皮膚のきめなどテクスチャーも加味しながら計算し、皮膚に色素斑を人工的に合成したリアルな画像を作成しました。

さらに、AIのディープラーニングを使って色素斑の形状を学習させ、自動的に色素斑の画像を合成する研究も進めています。この色素斑画像生成技術を使って、ファンデーションのカバー力や周囲の肌とどうなじむかなどの効果をシミュレーションできるほか、CGでのリアルな皮膚の表現にも生かすことができます。

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GPS電波が進むのを妨げる水蒸気の影響を探り　
より精度の高いGPS測位に役立てる

地図アプリやカーナビで、現在地がずれていた経験はありませんか。GPSは衛星から電波を送信した時間と受信した時間の差で距離を測定し、位置を割り出す技術。地上に近い対流圏に存在する多量の水蒸気が電波の進行を妨げることによって、GPS測位の誤差が発生するのです。自動運転やドローンなどの技術にとってGPSの高精度化は重要課題。

柴垣研究室では、誤差補正につながる基礎研究として、電波と水蒸気量の関係を解明しようとしています。国土地理院が地殻変動を測定するために全国1300か所に設置しているGPSアンテナを活用して電波が対流圏を通る際の誤差から水蒸気量を推定。また、BSアンテナなどにも幅を広げ水蒸気が電波に与える影響を探ろうとしています。

甲子園球場並みの大型大気レーダで
梅雨や台風など気象現象の機構を詳細に分析

電波を気象観測に応用する技術に気象レーダがあります。

柴垣研究室では、甲子園球場ぐらいもある大型大気レーダを使った大気の乱れの観測を行っています。雨や雪しか測定できない一般の気象レーダと違い、大きなアンテナで波長の長い電波を出すことで大気の測定が可能。雲を発生させる積雲対流の動きや雨のでき方をはじめ、低気圧が発達していくプロセスや、その移動、持続に導く仕組みなどを詳細に分析しています。

温暖化の影響で激しい気象現象が増加している今だからこそ、こうしたデータの蓄積を通して現象の基本的な特性についての詳細な分析が必要とされており、より精度の高いシミュレーションにもつながる技術と言えます。

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便利だけど意外と偽造に弱い生体認証　
安全性の高い顔認証システムをめざして

生体認証は、指紋や虹彩、顔など個人を特定できる生体情報を読み取り、あらかじめ登録してある本人の情報と照合させるセキュリティ技術です。一見安全性が高そうな認証方法ですが、指紋は意外と簡単に写し取れ、虹彩も高精細カメラで盗むことが可能です。

また登録された顔画像と目、鼻、口など各パーツの位置や大きさを照合する顔認証でも、写真などを使って顔画像を偽造される危険があります。

境研究室では、安価で偽造されにくい顔認証システムを研究。複数の照明を設置し、照明によって影ができた顔の情報も含めて照合させる方法を提案しています。違う照明を何度かランダムに当てるなど照合方法を工夫すれば、さらに偽造は難しくなります。

新しい暗号化技術「耐量子暗号」は大丈夫か　
安全性を評価する研究で技術の向上に貢献

暗号化技術もメインテーマの一つです。暗号化とは、データを決められた手順で書き換えて情報を読み取られないようにするセキュリティ技術。キャッシュレスサービスなどにも使われている重要な技術です。

暗号化技術で今最もホットなテーマは、量子コンピュータの実用化で現在使われている暗号が解読され安全でなくなってしまうという問題。それに対抗するため、量子コンピュータでも解読されにくい耐量子暗号の研究が盛んに進められています。

境研究室では、この耐量子暗号の安全性評価に取り組んでいます。暗号を解読するのに最も効率のよいアルゴリズムを探り、どの程度の安全性が実現できるのかを確かめています。

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骨粗しょう症の早期発見に役立つ
海綿骨領域の骨密度を自動測定する技術

体の中に何か異常が疑われる時、より正確な診断、質の高い治療を実現するために実施されるCT検査。レントゲン検査では、正確に細部までわからなかったような骨質や骨の高さ、骨の形状も、CT検査なら正確に撮影できます。CTスキャンの3Dデータを処理・解析したり表示させる技術は年々高度化しており、診断や治療を支援する重要な情報処理技術として注目を集めています。

光本准教授は、骨粗しょう症患者のCTスキャンで得られた3Dデータを画像処理する技術を研究しています。

開発中の技術は、まず内臓も、ろっ骨も含んだ元データから脊柱領域だけを抽出し、脊柱のスライス画像を作成。さらにそこから骨の内側にある海綿骨と呼ばれる領域だけを抽出して、その骨密度を割り出すところまでを自動化しようというものです。海綿骨の骨密度に着目するのは、骨粗しょう症の初期には骨の外側より海綿骨のほうがより骨量の減少が目立つため、早期発見に役立つからです。

画像診断に必要な処理を自動化できれば、医師の読影を支援することが可能になります。さらに、より精緻なデータ処理を実現することで、投薬による効果を確認する方法としても活用できます。光本研究室では、画像処理技術の開発を通して医療支援ツールの実用化をめざしています。

人によって違う骨の形や構造を
より正確に認識できる技術を確立

課題となるのは骨の形や構造に見られる個人差です。脊柱領域だけ抽出する作業の自動化にしても、何百人ものデータを安定的に処理できる技術の確立が必要です。

光本研究室では、円形度という数値を基準にする、これまでにないやり方でより正確に抽出する方法を開発し、一連の自動化処理を可能にしました。この方法で骨粗しょう症患者の骨密度を計測したところ、患者には健常者のようなリズムがなく、海綿骨の骨密度も複雑な変化をしていることがわかりました。

今後は、AIのディープラーニングを活用して、画像処理の解像度をより高めることが目標。骨の内部の微細な構造がわかる精密な画像処理で、症状の経過観察や薬の開発に役立てられることが期待されています。

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移動しながらインターネットを使ったり
大容量の情報通信に対応する仕組みとは？

現在のインターネット通信は、情報が置いてあるサーバーを探して情報を手に入れる、TCP/IPという方式が主流です。しかし、この方式だと、サーバーから情報がなくなっていたり、アクセスが集中してサーバーがダウンしたりすることも。

佐藤研究室では、サーバーを意識することなく欲しい情報そのものをリクエストするだけでアクセスできる、情報指向ネットワークと呼ばれる新しいネットワーク技術をテーマに研究を進めています。

スマートフォンのような持ち歩けるデバイスで動きながらインターネットを利用したり、4K、8K動画などデータ量の大きいコンテンツをやり取りしたりするような変化に対応した、効率のよいネットワークを実現しようという試みです。

情報のある場所ではなく名前をリクエスト　
より近い場所にコピーを置いて高速化を実現

情報指向ネットワークでは、欲しい情報を、動画や音楽、サイトなどコンテンツの名前でリクエスト。リクエストがコンテンツのある場所までネットワーク内で自律的に転送されていき、欲しい情報が送られてきます。送られてきた情報は経路上のルータにキャッシュが置かれ、同じリクエストに対してはより速く情報を得られるようになります。

情報にどんな名前をつけてどう探すのか、キャッシュの置き場や制御方法などの研究が進展中。全世界に広がるインターネットだけに一気に作り直すことは不可能ですが、まずはプロバイダネットワークなどの一部のネットワークに限るなど、部分的にでも新しいネットワークを稼働させることが目指されています。

佐藤研究室では、仮想のネットワークをつくって新ネットワークの機能を検証し、ネットワークの構造や通信の方式、実現するためのハードウェアを探っています。

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