演題：Machine Learning for Language Learning
日時：2021年8月24日（火）9:00-10:00
会場：Zoomによるオンライン講演会
講師：萩原 正人（Octanove Labs経営者・技術者・研究者）
対象：学部生、大学院生、教職員、一般の方
参加方法：参加無料、事前申込制
事前申込先：https://forms.office.com/r/VWB0gaKNpu
申込締切：2021年8月23日(月) 17：00
主催：英語教育センター
問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課
TEL：03-5286-3000
早稲田大学アントレプレナーシップセンターでは本学の研究成果・技術シーズをもとにしたベンチャー企業の設立・事業化による社会実装をめざして、2020年よりPoC（概念実証）プログラム「早稲田大学 PoC Fund Program」を開始し、研究者の技術シーズをもとにした大学発ベンチャーの創出を支援しています。
本プログラムは早稲田大学提携ベンチャーキャピタルであるウエルインベストメント株式会社、Beyond Next Ventures株式会社などの支援を得ながら、大学発ベンチャーの創出を目的とする支援プログラムと（タイプA 最大200万円の助成、タイプB 最大1000万円の助成）、2020年9月に本学が採択された科学技術振興機構(以下、JST）研究成果展開事業 社会還元加速プログラム（以下、SCORE）大学推進型を財源としたプログラム（タイプS 500万円（増額可）の二本立てのプログラムとなっています。
2年めとなる2021年度の学内公募は5月に締切られ、厳正な審査（１次：書面審査、２次：面接審査）を経て、研究課題5件（いずれもタイプS）の採択を決定いたしました。
採択された5件の研究課題は、ビジネスモデルの仮説立案検証や市場調査等のための研究開発費が支給されるほか、本プログラムが指定するアクセラレーターによる定期的な助言・支援（ハンズオン的支援）、各種トレーニングプログラム等の受講やピッチコンテストなどを通じて、ビジネスモデルのさらなる実現化・高度化を目指してまいります。
2020年度タイプS研究課題の研究代表者（Demo Day終了後）
2020年度採択の研究課題5件は2021年3月の成果発表会Demo Dayをもって本プログラムによる研究活動を終えました。その成果として、三宅丈雄教授（情報生産システム研究科）による起業※が実現しています。 （※「ハインツテック株式会社」2021年7月起業）
アントレプレナーシップセンターは、早稲田大学 PoC Fund Program を通じて、研究成果をもとにしたベンチャー起業創出を加速させ、早稲田オープンイノベーション・エコシステムの実現をさらに推進していきます。
| 建築学科 | 総合機械工学科 | |
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| 経営システム工学科 | 経営システム工学科 | |
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| 経営システム工学科の歴史（１） | 経営システム工学科の歴史（２） | |
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| 社会環境工学科 | 環境資源工学科 | |
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| 地球・環境資源理工学専攻 | 社会文化領域 |
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| 建築学科「設計演習A 建築のおみやげ課題講評会」 | 建築学科 「設計製図IIIa（学部3年生後期）課題講評会」 | |
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| 総合機械工学科「メカトロニクスラボでのロボットコンテスト」 | 総合機械工学科 「ビジュアルシンキング：ハンド」 | |
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| 総合機械工学科 「メカニカルエンジニアリングラボ：計測制御」 | 経営システム工学科「データ科学や人工知能が汎用ツールとなる時代の経営システム」 | |
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| 社会環境工学科 「都市・地域の計画」 | 社会環境工学科 「土木の風景」 | |
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| 社会環境工学科「空間デザイン演習（2018年）」 | 社会環境工学科 “Tsunamis and Storm Surges: Introduction to Coastal Disasters” | |
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| 環境資源工学科 演示実験「メタンハイドレート燃焼実験」 | 環境資源工学科 演示実験「渦電流選別実験」 | |
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| 環境資源工学科「地圏エネルギー資源開発とジオメカニクス」 | 環境資源工学科「Fe-C系合金の組織観察」 | |
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| 環境資源工学科「空飛ぶマイクロプラスチックをつかまえる」 | 環境資源工学科 演示実験「身の回りの石の色をみてみよう」 | |
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| 環境資源工学科 演示実験「有害物質への曝露防止対策とフィットテスト」 | 環境資源工学科「文化財科学 アンコール遺跡の石材と劣化」 | |
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| Major in Civil and Environmental Engineering “Disaster prevention & mitigation for sustainable society” | 建築学科 「擬洋風建築について クラークの家、清水喜助と三井組、松本開智学校、中込小学校」 | |
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| 経営システム工学科 「ノーベル賞とオペレーションズ・リサーチ」 | 環境資源工学科 「資源循環型社会に寄与する分離技術」 | |
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| 総合機械工学科 オンライン研究室見学 | Waseda Researcher – Hiroyasu Iwata | |
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| 経営システム工学科「品質マネジメント研究室～ヒット商品の開発から医療事故まで」 | 経営システム工学科 「ソフトウェア工学研究室～安全・安心なソフトウェアを目指して」 | |
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| 経営システム工学科「マーケティング科学研究室～消費者の動きを見極める」 | 経営システム工学科「統計科学研究室～データに語らせる」 |
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| 経営システム工学科「人間生活工学研究室～生活者を起点にしたシステム設計」 | 経営システム工学科「システム科学研究室～ビジネス複雑性下での意思決定支援」 | |
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| 経営システム工学科「オペレーションズ・リサーチ研究室～社会の問題を最適化手法で解決する」 | 経営システム工学科「生産システム工学研究室～スマート工場からサイバーマルシェまで」 | |
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経営システム工学科「計画数理学研究室～日常生活・実社会の意思決定を科学する」
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経営システム工学科「ロジスティック・エンジニアリング研究室～実践・実効 輸配送ルートの設計」 | |
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| 経営システム工学科「情報数理応用研究室～先進的な機械学習モデルを駆使したデータサイエンス」 | Waseda Researcher – Chiharu Tokoro |
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| 研究者インタビュー「最先端のシミュレーション技術（前編）」 | 研究者インタビュー「最先端のシミュレーション技術（後編）」 | |
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| 数学科 | 応用数理学科 | |
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| 機械科学・航空宇宙学科 |
電子物理システム学科 | |
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| 情報理工学科 | 情報通信学科 | |
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| 表現工学科 | 材料科学専攻 | |
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| 数学科「行列の話」 |
応用数理学科 「生態学の応用数理－生物は餌の何倍生き残れるか？」 | |
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| 電子物理システム学科 「教室のどこに座れば先生から目立たないのか？ ==スカラー積で考えてみる==」 | 電子物理システム学科 「情報通信システムと物理限界」 | |
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| 電子物理システム学科 「光と電波で滑走路を見張る」 | 情報理工学科 「仮想化とソフトウェア駆動社会」 | |
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| 情報理工学科 「検索エンジンの仕組みと課題」 | 情報理工学科「データマイニング −ビッグデータ処理の基礎−」 | |
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| 情報通信学科 「コンピュータによることばの理解・処理～真の人工知能の実現を目指して～」 | ||
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| Major in Mathematics “Mathematics in Action” | Major in Computer Science and Communications Engineering “A mini- introduction to information theory: What is the weight of information?” | |
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| 機械科学・航空宇宙学科 最先端研究紹介 | 機械科学・航空宇宙学科 実験の様子 | |
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| 情報理工学科 清水研究室 | Waseda Researcher – Hironori Washizaki | |
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| Waseda Researcher – Tetsuya Ogata | 表現工学科 橋田研究室 | |
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| VRでフェンシング体験 – 表現工学科 河合研究室・フェンシング部によるコラボ企画 | ||
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| 物理学科 | 応用物理学科 | |
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| 化学・生命化学科 |
応用化学科 | |
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| 生命医科学科 |
電気・情報生命工学科 |
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| 物理学科・宇宙物理学 | 物理学科・物性物理学 | |
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| 物理学科・生物物理学 |
応用物理学科 「水で・熱で回る液晶」 | |
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| 化学・生命化学科「人工知能が化学物質をつくる」 | 応用化学科「身の回りで活躍する高分子：分子をつなぐとどうなる？」 |
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| 応用化学科「水素をコンパクトに貯蔵する」 | 応用化学科「化学数学」 | |
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| 生命医科学科 「有機化学A」 | 生命医科学科 「分子細胞生物学B」 | |
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| 電気・情報生命工学科「パワーエレクトロニクスと電動モビリティ」 | 電気・情報生命工学科「リチウムイオン電池で電気エネルギーを有効利用する」 | |
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| 電気・情報生命工学科 「RNA研究の最前線」 | 電気・情報生命工学科 「脳神経生理・病理学」 | |
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| Major in Physics “Introduction to Cosmic Rays and the CALET Space Mission | Major in Chemistry “Sustainable Chemistry for Humanity” | |
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| 化学・生命化学科 中田研究室紹介 |
Waseda Researcher – Suguru Noda | |
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| 電気・情報生命工学科 林研究室 | Waseda Researcher – Yasushi Sekine | |
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| 先進トップランナー |
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| 応用化学科 学生による学科紹介 | 生命医科学科 学生生活紹介（学部1～3年） | |
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| 生命医科学科 学生生活紹介（学部4年～修士課程） | 生命医科学科 学生生活紹介（博士後期課程） | |
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早稲田大学大学院先進理工学研究科後期博士課程3年の細田 至温（ほそだ しおん）氏と、同大理工学術院の浜田 道昭（はまだ みちあき）教授らの研究グループは、時間の経過に伴う細菌相互作用の変化を推定することができる手法Umibato （unsupervised learning-based microbial interaction inference method using Bayesian estimation）を開発しました。
これまで細菌相互作用を推定するために用いられていた手法は、細菌相互作用が時間に伴い変化しないことを前提としていたため、時間の経過に伴い細菌相互作用が変化していることを推定することができませんでした。今回開発した手法により、細菌叢の時系列データ解析においてこれまで見過ごされてきた細菌の関係性の変化を捉えることが可能になります。将来的には、自然環境の生態系の解明や、近年急速に解明が進んでいるヒト常在菌叢の長期的な変化の追跡において活用されることが期待されます。
本研究成果は、2021年7月末に開催される計算生物学のトップの国際会議であるISMB/ECCB2021の口頭発表に受理されました。論文はISMB/ECCB2021の予稿として2021年7月12日（月）（現地時間）に『Bioinformatics』に掲載されました。
細菌相互作用は、栄養のやりとりなどにより細菌同士が影響し合う現象です。細菌相互作用は代謝ネットワーク※1を構成する要因として宿主の健康に影響することが示されており、重要な研究対象となっています。これまでの研究では、細菌相互作用を推定するために、一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式※2という微分方程式をベースとしたモデルが広く使われてきました。しかしこの方程式は細菌相互作用が時間に伴い変化しないことを前提としていました。そのため、何らかの環境条件が変化しそれに伴い細菌相互作用が変化するような場合に適用ができませんでした（図1）。現に、異なる栄養条件下では細菌相互作用が異なるということがすでに報告されており、この欠点は致命的でした。
図1：時間変化する相互作用と従来手法による推定結果の概念図。赤い矢印は細菌が増加するような寄与、青い矢印は細菌が減少するような寄与を示す。真の細菌相互作用が時間に伴い変化しているにもかかわらず、従来手法では時間変化を考慮していないためにそれらを推定できない。
一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式に細菌相互作用の時間変化を導入し、それらを統計モデルにより推定することを考えました。この手法により時間変化する細菌相互作用を推定できるようになりました。この手法の妥当性を人工データによる実験により検証しました。結果として、細菌相互作用が時間変化しない場合では既存手法の性能と提案手法の性能は近いものであったのに対し、時間変化する場合では提案手法の性能が既存手法より高いことが確認できました（図2）。
図２：人工データにおける性能評価。横軸はデータセットを示し、縦軸は真のパラメタと推定されたパラメタの相関係数を示す。バーが高いほど性能が良いことを示す。左の結果は時間変化を考慮していないデータセットのもので、中央と右の結果は時間変化を考慮したデータセットのものである。それぞれの6つの棒グラフのうち左端２つは提案手法であるUmibatoの結果で、時間変化を考慮したデータセットで既存手法より性能が良いことが分かる。
また、マウスの腸内細菌叢データに適用したところ、マウスが低繊維食を摂っている間に主に現れる相互作用が観測され、食事と細菌相互作用の関連性が示唆されました（図3）。
図3：推定された相互作用の変遷。7つのグラフはそれぞれ異なるマウスの腸内細菌叢データに対応する結果で、Subject4とSubject7はコントロール、すなわち低繊維食を摂っていないマウスのデータである。横軸は時間を示し、縦軸は相互作用の種類と低繊維食を示す。低繊維食と5種目の相互作用（State5）の関連が見られる。
隠れマルコフモデル※3を拡張した連続時間回帰隠れマルコフモデルを提案しました。また、このモデルのパラメタ推定アルゴリズムを導出しました。また、このモデルとガウス過程回帰※4による細菌成長率推定を用いて、時間変化する相互作用を考慮した一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式に基づく細菌相互作用推定手法Umibatoを開発しました。
複雑な挙動を見せることの多い時系列細菌叢データの解析においてこれまで見過ごされてきた細菌の関係性の変化を捉えることが可能になります。自然環境の生態系の解明や、近年急速に解明が進んでいるヒト常在菌叢の長期的な変化の追跡において大いに活用されることが期待されます。
主な課題として、二つ挙げられます。一つは、更なる実データへの適用です。公開されているデータの制限から、今回はマウス腸内細菌叢データに対する適用に留まりましたが、Umibatoはあらゆる環境の時系列定量細菌叢データで適用可能な手法です。もう一つは、実験による推定された相互作用の検証です。本研究で推定された関係性を実験的に検証することで、推定された相互作用の解明に繋がると考えられます。
本研究では、長い歴史を持ちこれまで広く使われてきた方程式を、現代的なデータに対しより合理的に扱えるよう昇華させることができたと感じています。バイオインフォマティクスにおいて、興味深いアルゴリズムは生物学的意義での実用性に欠けることも多いですが、本手法ではそれらを両立できたと思います。本手法が細菌叢研究の一助となり、自然環境やヒト常在菌叢の解明を促進できれば幸いです。
※1 代謝ネットワーク
ここでは微生物同士の代謝物のやりとりで構成されるネットワーク。たとえば、ヒト腸内細菌叢ではネットワークにより最終的に産生された代謝物がヒトに影響を与える。
※2 一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式
捕食者と被捕食者の個体数を表現する微分方程式であるロトカ・ヴォルテラ方程式を一般化した微分方程式。捕食と被捕食のような関係性だけでなく、相利共生関係（AとBが互いに増加に寄与する関係）や寄生関係（AがBの増加に寄与、BはAの減少に寄与する関係）も表現できるため細菌叢解析でよく用いられる。
※3 隠れマルコフモデル
音声信号処理や配列解析でよく用いられる統計モデル。離散的な時系列のデータから隠れた情報の変遷を推定することができる。本研究で提案した連続時間回帰隠れマルコフモデルは隠れマルコフモデルの一種で、実時間のような連続的な時系列を扱えるよう拡張されたモデルである。
※4 ガウス過程回帰
ガウス過程という確率過程をベースとした回帰手法。柔軟な回帰を行うことができる。
雑誌名：Bioinformatics
論文名：Umibato: estimation of time-varying microbial interaction using continuous-time regression hidden Markov model
執筆者名（所属機関名）：Shion Hosoda（早稲田大学、産総研・早大 生体システムビッグデータ解析 オープンイノベーションラボラトリ）、 Tsukasa Fukunaga（早稲田大学、研究当時：東京大学）、Michiaki Hamada（早稲田大学、産総研・早大 生体システムビッグデータ解析 オープンイノベーションラボラトリ）
掲載日（現地時間）：2021年7月12日（月）
掲載URL：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab287
DOI：10.1093/bioinformatics/btab287
研究費名：科研費 特別研究員奨励費
研究課題名：確率モデルを用いたヒト腸内細菌叢構造の解明と応用
研究代表者名（所属機関名）：細田 至温（早稲田大学）
研究費名：科研費 新学術領域研究（研究領域提案型）
研究課題名：逆イジングモデル法に基づく機能未知な微生物遺伝子の機能推定
研究代表者名（所属機関名）：福永 津嵩（東京大学 当時）
研究費名：科研費 基盤研究（A）
研究課題名：リピート要素のde novo発見に基づく長鎖ノンコーディングRNAの機能の解明
研究代表者名（所属機関名）：浜田 道昭（早稲田大学）
当サイトでは、各学部／学科の特色や概要、模擬講義、研究室紹介等を映像コンテンツなどでご紹介します。各学部／学科の公式ウェブサイトと併せてご覧ください。また、「VRキャンパスツアー」では、理工学術院のある西早稲田キャンパスを、バーチャル・リアリティ映像でご紹介します。
参加には事前予約が必要です。予約管理システム「早稲田大学オープンキャンパス2021」よりお申込みください。（8/2 16:00～ 予約受付開始）
タイムテーブル（3理工学部 企画一覧） ※参照用
・機械科学・航空宇宙学科および電気・情報生命工学科は、オンデマンド・コンテンツの配信のみとなります。
・各企画の内容や定員等の詳細につきましては、予約管理システム上でご確認ください。
オンライン企画参加を申し込む方は、以下についてご注意ください。
・企画内容の無断録画・録音を禁止します。SNS等へのアップロードも固くお断りします。
・相談時間には限りがあります。円滑な運営にご協力ください。1対1の個別面談では、約束の時間から5分経過してもZoomの入室がない場合は、相談を終了します。
・相談前にできる限り学部・学科のHPをご覧ください。本サイトからもご確認いただけます。
※学部名・学科名をクリック／タップすると、公式ウェブサイトをご覧いただけます。
数学科 応用数理学科 機械科学・航空宇宙学科 電子物理システム学科 情報理工学科 情報通信学科 表現工学科
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建築学科 総合機械工学科 経営システム工学科 社会環境工学科 環境資源工学科 社会文化領域
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物理学科 応用物理学科 化学・生命化学科 応用化学科 生命医科学科 電気・情報生命工学科
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西早稲田キャンパスをVR映像でご紹介します。実験室や工房、図書館、カフェテリアなど、様々な施設の内部を360度で観ることができます。またキャンパスツアーガイド学生によるナレーションと、各施設のフォトギャラリー、動画もご覧いただけます。早稲田理工の雰囲気を、Web上で体感してみてください！
| 日本語版 | 英語版 VR Campus Tour (English version） | |
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日本語パートと英語パートが両側からご覧になれます。 You can see the Japanese pages and English pages from both sides.
基幹理工・創造理工・先進理工の各学部によくお寄せいただくご質問について、回答をQ&Aの形で公開します。
Ｑ．基幹理工学部の学系制度はどのようなものですか。
Ａ．１年次は全員が共通カリキュラムを勉強することで、十分な基礎学力や学科を越えた人脈なども得ることができます。また、入学の前と実際に大学の学びに触れた後で、志望する学科が変わる学生も少なくありませんが、本制度により２年次の学科選択時に本当に学びたい学科に進級することが可能となります。更に詳しい説明は以下のページをご参照ください。
https://www.fse.sci.waseda.ac.jp/exam/
Ｑ．空間表現の試験内容はどのようなものですか。
Ａ．「空間表現」試験に関するご案内を建築学科のWebサイトにて公開しております。以下のページをご参照ください。
http://www.arch.waseda.ac.jp/wp/dear/#sec05
Ｑ．総合型選抜入試はどのようなものがありますか。
Ａ．理工学術院において実施している総合型選抜入試は、以下の３入試が該当いたします。
◇早稲田建築AO入試（創成入試）
創造理工学部建築学科のみ実施。９月の出願となり、書類選考、筆記試験、面接試験で合否が決まります。
◇特別選抜入学試験
先進理工学部（一部学科）のみ実施。出願にあたり、数学オリンピックや化学グランプリ等での実績が必要となります。書類選考と面接試験を実施いたします。
※上記２つの入試については、以下のページで出願時期や試験に関する詳細をご確認ください。
https://www.waseda.jp/fsci/admissions_us/
◇英語学位プログラム特別入試（４月入学）
英語で学び学位を取得したい方向けのコース。書類選考と筆記試験、面接試験があります。詳細は以下URLを参照してください。
https://www.waseda.jp/fsci/about/education/english-based/#anc_21
※英語学位プログラム特別入試について、2022年度入試（2022年4月入学者募集）を最後とし、2023年度入試（2023年4月入学者募集）以降は募集を停止します。詳細はこちらをご確認ください。
Ｑ．サークルはどのようなものがありますか。学業との両立はむずかしいですか。
Ａ．早稲田大学には約500の公認サークルがあり、あらゆる分野での活動をしています。理工の多くの学生のみなさんも学業とサークルを両立し、学生生活を楽しんでいますので、ご安心ください。サークルの中には、理工の学生が中心のサークルも多数あります。
https://www.waseda.jp/inst/weekly/circleguide/
Ｑ．キャンパスを見学したい場合、どうしたらいいですか。
Ａ．キャンパス見学については、現在受付しておりませんが「VRキャンパスツアー」のコンテンツを、本特設ページに掲載しております。学生ガイドによる解説もありますので是非ご覧ください。
理工学術院パンフレットを無料で送付いたします。ご希望の方は申請フォームからお申込みください。
科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業および東北大学流体科学研究所一般公募共同研究において、早稲田大学理工学術院の松田佑（まつだゆう）准教授、井上智輝（いのうえともき）（同大学院創造理工学研究科修士課程1年）、東北大学大学院工学研究科の野々村拓（ののむらたく）准教授、東北大学流体科学研究所永井大樹（ながいひろき）教授、愛知工業大学の江上泰広（えがみやすひろ）教授らの研究グループは、周囲の圧力に応じて発光強度が変化する感圧塗料（Pressure-Sensitive Paint; PSP）*1による機器表面の圧力分布計測（PSP計測法*２）の後処理法として、圧力分布の再構成にスパースモデリング*３を用いたノイズ除去法を開発しました。航空機や鉄道車両の安全性や燃料消費率の改善を行う上で、機器表面での気体の流れ構造（圧力分布）を詳細に把握することは非常に重要です。高速で圧力変化が大きなものにしか適用できなかった測定法が、少ない変数で効率的にデータをモデリングする新たな手法により、低速で圧力変化の小さなものにも適用可能となり得ます。これにより、機器の低騒音化やエネルギー効率の向上等、人間をとりまく環境における重要な課題への取り組みに、今後大きく貢献することが期待されます。
新たな手法の概要
本研究成果は、2021年7月9日（金）AM 9:00（東部時間）に米国物理学会（AIP）によって設立されたAIP Publishing社『Physics of Fluids』で公開されました。
近年、機器表面での圧力分布を計測可能な手法としてPSP計測法が注目されています。PSP計測法は、その発光強度の変化から圧力分布を計測でき、従来の半導体圧力センサーなどの点計測法*4に対して高い優位性があります。一方で、PSP計測法における大気圧近傍での微小な圧力の変化の計測には大きな課題がありました。これは、微小な圧力変化の検出には、微小な発光強度変化を検出する必要があり、カメラのショットノイズなどに信号が埋もれてしまうためです。そのために、これまでにノイズを低減して微小な圧力変化を検出するための様々な方法が提案されてきましたが、これらの方法は経験に基づいたパラメータ設定や、PSP以外の他センサーでの計測が必要であったため、汎用性の高い手法とは言えませんでした。
本研究では、PSP計測の後処理法としてスパースモデリングを用いたノイズ除去法を開発しました。手順として、まずはノイズを多く含む原画像を、固有直交分解（Proper Orthogonal Decomposition; POD)*5によるモード分解*6を行いました。得られたモード分解データから、流体現象を効率的に表現できる空間位置、すなわち最適センサー位置を特定します。この空間位置において、得られている時系列データをフィルタリングし、フィルタリングされた時系列データを説明できるように各モードの係数を決定します。このときなるべく簡単なモデルで表現できるように、スパースモデリングを用います（図1）。
図1 提案手法のフローチャート
本研究では、東北大学流体科学研究所の小型低乱風洞*7において提案手法の妥当性を評価する実証実験を実施しました。角柱後方に生じるカルマン渦列*8によって生じる圧力分布を、PSPによって計測を行いました（図2）。
その結果、今回新たに提案した手法（以下、本手法）によって、PSP計測データのみから、ノイズの影響を大幅に低減した計測データの再構成を行うことに成功しました。また、本手法により再構成された圧力データは、半導体圧力センサーを設置した箇所で、従来データとの計測値のずれが２％以内と、極めて高い一致を示すことから、精度も十分に高いことが実証されました。従来は、PODモードのうち、エネルギーの大きい上位の6、7のモードから、流れ場の構造を議論されることが多くありました。このたびの成果により、本研究のスパースモデリングの観点に基づくと、細かい流れ構造を表現するためには、より下位のモードも必要であることを明らかにしました。
現在PSP計測法の大きな欠点のひとつとされている微小な圧力の変化の計測が可能となることで、家電製品をはじめとする、広範な機器の流動の実験解析にPSP計測法の適用が可能になると期待されます。また、半導体圧力センサーを使用する従来法では、配線をする必要があったため、回転体表面の圧力分布などには適用できませんでしたが、本手法は半導体圧力センサーなどのデータが不要であるため、それらへの適用が期待されます。
今後はより一層、微小な圧力変化の検出が可能なPSP計測システムの構築を目指し、「PSPセンサー」、「データ取得法」、「データ後処理法」の各段階において、継続的に研究を推進していきます。
各種機器表面での圧力分布の計測は、機器の低騒音化やエネルギー効率の向上など、人間をとりまく環境において依然として極めて重要な課題への取り組みに大きく貢献することができます。また気体の流れは肉眼では見ることができませんが、これを可視化計測することは、現象の直観的理解を容易にするだけでなく、科学的な興味を喚起する上でも重要な技術と考えています。
※1 感圧塗料（Pressure-sensitive paint; PSP）
感圧塗料（PSP）は、一般に酸素消光作用を有するりん光分子と、これを模型表面に保持固定するためのバインダーから構成される塗料。
※2 PSP計測法
PSPに含まれるりん光分子の放つ発光の強度が圧力に応じて変化することから、PSPの発光強度分布を計測することで圧力分布を計測する手法。
※3 スパースモデリング
データを説明（モデリング）する際に、なるべく少数の変数により効率的にデータを説明する手法。
※4 点計測法
半導体圧力センサーなどのようにセンサーを設置した箇所でのみデータ取得が可能な方法。
※5 固有直交分解（Proper Orthogonal Decomposition; POD)
主成分分析（Principal Component Analysis; PCA）や特異値分解（singular value decomposition; SVD）とも呼ばれる。流体工学の分野ではPODとして知られる。多次元データからデータを効率的に展開できるような基底を求める手法。
※6 モード分解
現象を互いに独立な成分（モード）に分離すること。ある現象は、いくつかのモードの重ね合わせで表現できるという考え方。
※7 小型低乱風洞
東北大学流体科学研究所に設置されている風洞設備。
※8 カルマン渦列
円柱や角柱の後方に生じる互い違いに並んだ渦の列。
研究費名：JST さきがけ：JPMJPR187A
研究課題名：圧縮センシングを活用した高精度空力診断システムの構築
研究者名（所属機関名）：松田佑（早稲田大学）
研究費名：東北大学流体科学研究所一般公募共同研究：J20L106
研究課題名：構造化照明を用いた高精度PSP計測手法の開発
研究代表者名（所属機関名）：松田佑（早稲田大学）、永井大樹（東北大学）
研究費名：スズキ財団一般科学技術研究助成金
研究課題名：感圧センサーシートの開発による空力画像計測の実用化
研究代表者名（所属機関名）：松田佑（早稲田大学）
研究費名：JST CREST：JPMJCR1763
研究課題名：次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震波動解析
研究代表者名（所属機関名）：平田直（東京大学地震研究所）
研究者名（所属機関名）：野々村拓（東北大学）
雑誌名：Physics of Fluids
論文名：Data-Driven Approach for Noise Reduction in Pressure-Sensitive Paint Data Based on Modal Expansion and Time-Series Data at Optimally Placed Points
執筆者名（所属機関名）：井上智輝（早稲田大学）、松田佑（早稲田大学）、伊神翼（東北大学）、野々村拓（東北大学）、江上泰広（愛知工業大学）、永井大樹（東北大学）
掲載日時（現地時間）：2021年7月9日（金）AM 9時（東部時間）
掲載日時（日本時間）：2021年7月9日（金）PM 11時
DOI：10.1063/5.0049071
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