助成事業

助成実績 課題提案型研究助成

課題提案型研究助成

社会発展の基礎を築く研究を課題提案の形式により研究活動に携わる研究者から広く募り、優れた提案に対し研究助成を行うもので、従来の研究助成に加えて平成15年度から実施した。

2024年度(令和6年度)課題提案型研究助成

(助成期間:2024年8月~2026年5月)

(大学名等および役職は申請時のもの)

電気通信大学
木寺 正平 教授

車載ミリ波センサのための超分解能法と深層学習の融合に基づく予測型画像化法の構築

本課題では、自動運転等におけるミリ波レーダにおいて、既存手法の空間・速度・時間分解能を飛躍的に上回る画像化方式を、独自の超分解能画像・速度推定法とコヒーレント方式を統合することで実現させる。更に多重散乱波と時系列深層学習を融合させることで、見通し外(駐車車両の裏側等)に存在する目標(人体・自転車等)をリアルタイムかつ高精度に識別または予測する技術を構築し、安全安心な衝突回避センサの実現を目指す。

東京大学
伊藤 太久磨 講師

不確実さを有する観測情報を活用した確率論的な位置推定技術と その交通安全への応用

本研究では、見通しの悪い生活道路での歩行者や自転車利用者等の出会い頭事故防止を目的として、固定観測系となる従来の路側センサ等から得られる情報と移動観測系となる他の自動車等から得られる情報とを組み合わせ、確率論的観点から各観測情報の不確実さを考慮して歩行者や自転車利用者の位置を推定する技術を開発し、ネットワークを経由した警報装置等の形で交通安全技術として応用する研究に取り組む。

東京大学
塚田 学 准教授

交通事故低減のためのインフラセンサ配置最適化アルゴリズムの開発

本研究は、交通事故の低減を目的とし、インフラセンサの配置最適化アルゴリズムを開発する。自動運転車の認知・経路計画・自己位置推定のリスクを分析し、リスクを軽減するための協調型インフラの最適配置を自動化する手法を提案する。これにより、運行設計領域の拡大とインフラ設置コストの削減を実現することを目指す。

北海道大学
石井 一英 教授

メタン発酵残渣中の肥料成分を利用した拡散駆動型微細藻類リアクターの開発

牛ふんメタン発酵の副産物である残渣(消化液であり、バイオ液肥と呼ぶ)中の肥料成分のみをエネルギーなしで拡散機構のみで移動させ、低コストで高付加価値な微細藻類を培養することが可能な拡散駆動型微細藻類リアクターの開発を行う。特に、生産効率性の向上と安定培養、タンパク質や脂質含有率が高い、あるいはω-3系脂肪酸やDHA含有率が高い付加価値の高い微細藻類の培養により事業採算性の向上を目指すことも目的とする。

神戸大学
井原 一高 教授

少量畜産・食品バイオマスのための超小型メタン発酵装置の開発

バイオガスプラントの設置が困難であった小規模畜産施設(乳牛、肉牛、豚)や小規模食品工場に設置を想定し、生産者による維持管理が可能な地域資源循環に資する超小型メタン発酵装置を開発する。小規模酪農場に装置を設置し、現地試験によってその性能を実証する。