2023 年度

牧誠記念研究助成申込要項
工学研究科

1．趣旨・目的
工学系若手研究者の学術研究の振興を図るため，故牧誠氏からの「牧誠工学系若手研究者支援基金」及び「工学研究科特定基金」を活用し，工学系分野において顕著な業績を挙げつつある研究者，又は研究の萌芽を生み出しつつある研究者に対して，その研究を発展させるため，研究費を助成します。
２．研究テーマ
2023 年度テーマ 「AI・IoT・DX 及び情報技術の発展向上に関する研究」
３．採択件数・助成額等① 本年度は，原則，1 件 100 万円以内（「牧誠工学系若手研究者支援基金」+「工学研究科特定基金」）で，2 件の助成をします。
なお，複数年度の助成を希望する場合は，申請書にその理由等を記載してください。
② 助成金の経理は，名古屋大学の定める会計取扱い手続きにより，適正に処理してください。なお，執行にあたっては，「牧誠工学系若手研究者支援基金」(50 万円)から先に執行するものとします。
4．応募条件① 応募者は，工学部または大学院工学研究科に所属(兼務発令者含む)し，応募時の年齢が概ね 40 歳未満で，准教授，講師，助教とします。(特任教員を含む。ただし採択の上はエフォート管理ができる者に限る。)② 応募は，単独・共同研究の別を問いません。
5．応募方法及び書類提出期限
応募者は，別紙様式１の書類を提出してください。【締切 2023 年 5 月 8 日(月) 】
6．審査
工学研究科長及び工学研究科企画・財務委員会委員で構成する選考委員会において書類審査し，2023 年 5 月下旬に決定します。
7．研究の成果及び会計報告
助成を受けた場合は，助成期間終了後 3 か月以内に別紙様式２（牧誠記念研究助成成果報告書）を工学部・工学研究科総務課に報告してください。
8．研究成果の発表
助成による研究成果を公表される場合には，『牧誠記念研究助成による』旨を書き添えて，別刷を工学部・工学研究科総務課に提出してください。
9．他機関等からの研究助成記載について同一内容の研究助成を他機関に申請している場合は，申込書に記入してくだい。
10．書類(データ)の提出先
工学部・工学研究科 総務課課長補佐 河合（内線 3404）
E-mail：kawai.tohru.h6@mail.f.thers.ac.jp
本助成に関する照会先：工学部・工学研究科 総務課広報室 （内線 3238）〃
工学基金事務局（内線 3404）

（様式 2）

牧誠記念研究助成

成果報告書
2024 年 6 月 26 日現在
所属：大学院工学研究科物質科学専攻
職名：講師
氏名：横井 達矢研究テーマ等グラフ深層学習と高精度電子状態計算の融合による酸化物セラミックスにおける機能性格子欠陥のデータ駆動型探索

本研究では、人工知能・機械学習技術である深層学習と、量子力学にもとづく電子状態計算を融合させた方法により、酸化物セラミックスにおける格子欠陥特性の高精度・高速予測を達成する。まず、グラフ構造と畳込みニューラルネットワークを連結させ『グラフ深層学習モデル』を構築する。そして、高精度電子状態計算データを学習させることで、電子状態計算と同等の計算精度と高速予測を両立する手法を確立する。その後、結晶構造データベースと連結させ、種々の酸化物における機能性格子欠陥について原子構造と特性を関連づけたデータ駆動型探索を実現する。これにより、『結晶構造－格子欠陥－特性データベース』の構築に向けた研究基盤を確立する。
上記の目的に対して研究期間内では、まず格子欠陥の原子環境を正確に判別するための記述子を開発し、その有用性を検証した。従来の記述子では比較的単純研究内容・成果 な解析関数が用いられてきた。しかしそのような記述子は、機械学習モデルの学（ 今 後 の 取 り 習において関数形が更新されないため、格子欠陥がもつ複雑な原子環境に対して組 み ・ ま と め 最適ではない可能性が高い。そこで本研究では、記述子の解析関数を深層学習モデルで置き換え、学習において関数形が数値的に更新できる学習可能な機械学習等）型記述子を構築した。そして、今回の記述子と従来の記述子を用いて、単元系における学習・テストデータに対する誤差を比較したところ、今回の記述子の方が30-50%程度誤差が小さかった。また、学習後の記述子の関数形を解析した結果、三角関数や指数関数を経験的に組み合わせただけでは表現できない複雑な関数が構築されていた。今後は、今回の記述子とグラフニューラルネットワークを組み合わせて、グラフ深層学習モデルを構築する。そして、混成汎関数にもとづく DFT計算により学習データを収集し、上記の機械学習モデルを学習させ、格子欠陥の形成エネルギーおよび特性予測がどの程度予測できるか検証する。
なお、本研究は 2023 年度牧誠記念研究助成により研究が遂行されたものです。
この場を借りて深く御礼申し上げます。
1. 横井達矢、格子欠陥特性の高精度予測に向けた機械学習型記述子・原子間ポテンシ
ャルの構築、第 33 回日本 MRS 年次大会、2023 年 11 月 14 日
2. 横井達矢、格子欠陥における原子構造・特性の高精度予測に向けた機械学習型ポテンシャルの構築、第 6 回インフォマティクス応用研究グループ研究会「機械学習ポテンシャル」、2023 年 11 月 13 日
学会発表・発表
3. Tatsuya Yokoi, Masami Uchida, Yu Ogura, Katsuyuki Matsunaga, Artificial論文・特許出願
neural-network potentials for accurately predicting lattice-defect properties, 15th等
Pacific Rim Conference of Ceramics Societies (PACRIM15), November 7th, 2023
4. 横井達矢、内田匡美、小椋優、松永克志、格子欠陥特性の高精度予測に向けた機械
学習記述子および原子間ポテンシャルの構築、日本金属学会 2023 年秋期（第 173 回）
講演大会、2023 年 9 月 21 日

関係する資料を添付してください。

（様式 2）

牧誠記念研究助成

成果報告書
2024 年 6 月

13 日現在所属：工学研究科 情報・通信工学専攻
職名：助教
氏名：窪田智徳研究テーマ等

遠隔操作型対話ロボットの操作者の適切な声量調整の実現に向けた、操作インタフェース上に表示できる声量ゲージの開発

従来の遠隔操作型対話ロボットの操作インタフェースでは、操作者はロボットと対話相手との距離感を把握するのが難しく、どの程度の声量で話すべきか判断できないという問題がある。そこで本研究では、操作者が自身の声量を対話相手にとって最適な声量に調整することを可能にするため、操作者の現在の声量と最適声量との差分を操作インタフェース上に表示できる声量ゲージ（図 1 が実装イメージ）の開発を目的とした。
本研究の内容および成果は、下記のとおりである。
(1) ロボット操作時に実使用可能な声量ゲージの開発(2) 声量ゲージ使用時の、操作者にとっての主観的有効性の評価(3) 声量ゲージ使用時の、操作者の発話音声の解析(1)について、ロボットと対話相手との距離の情報から最適声量を推定するモデルを作成し、実際に使用可能な声量ゲージ（図 2 が実使用時の様子）を開発した。
(2)では、開発した声量ゲージを用いて、操作者にとっての主観的有効性を実験によって確認した。実験では参加者にロボットを遠隔操作してもらい、声量ゲージ研究内容・成果 を使用する場合としない場合とを比較した。その結果、ゲージを使用する方が、（ 今 後 の 取 り 自分の声が対話相手に届いているかどうかの不安感が有意に減少することが明ら組 み ・ ま と め かになった（図 3）。また、声量ゲージの使用に困難さは伴わないことも示された。
等）(3)では、操作者の発話音声の解析を通じて、操作者がゲージを用いて自身の声量を最適声量に近づくよう調整できることを確認した。本研究の結果は国内学会で発表し（学会発表 1）、また査読付き国際学会に投稿中である。
声量ゲージの開発およびその有効性を確認できたことから、本研究の目的は達成できたと考える。今後は、操作者の発声における変化をさらに解析し、また声量ゲージを使用する際の対話相手にとっての有効性を検証する予定である。
以上の研究は、2023 年度牧誠記念研究助成の支援を受けて遂行されたものです。この場を借りて深く御礼申し上げます。
大

対話相手が聞き取りやすい
最適声量

不安感

ロボットから出力される操作者の声量

小操作インタフェース画面 大
対話相手

声量小(p<.01)

声量ゲージ

図 1 声量ゲージのイメージ 図 2 声量ゲージ使用時の様子

図 3 不安感の測定結果

ロボット

学会発表・発表
論文・特許出願
等【学会発表】
1. 松島圭吾, 窪田智徳, 小川浩平, 佐藤理史. 遠隔操作型対話ロボットの操作者に適切な発声調整を促す声量ゲージの開発と予備的評価. HAI シンポジウム
2024, 口頭発表 (2024)

関係する資料を添付してください。