[知能電気機器研究室]　振動発電：身近な振動や動きから電気をつくりだす！

上野　敏幸　准教授

　本研究室では磁歪材料を用いた振動発電技術の研究開発を行っています。振動発電とは身近な振動や動きから発電を行う技術で，考案した発電デバイスは鉄系磁歪材料（Fe-Ga合金）の大きな逆磁歪効果（力を加えると磁化が変化する）と電磁誘導を効果的に利用し，振動から高効率かつ高出力で電気エネルギーをつくり出します。デバイスはシンプルで堅牢性や耐熱性が高いものも特徴で，安価で汎用性もあります。振動発電にて電池がいらないリモコンやワイヤレスセンサシステム（センサの情報を無線で送信する技術）が実現でき，これらは自動車やバスなどの輸送機械，橋梁や工場，電化製品，医療，福祉，防犯など様々な分野にて活用できます。また発電量は体積に比例し，安価な磁歪材料が開発されればデバイスの大型化で波力や風力を利用したキロ，メガワットオーダの大きな発電も行うことができると期待できます。

生命情報コース

[バイオインフォマティクス研究室]　抗原抗体反応におけるＨＬＡとペプチドの結合予測

佐藤　賢二　教授

　我々の細胞表面にあるヒト白血球抗原（ＨＬＡ）は，細胞の免疫応答において重要かつ基本的な役割を果たしています。ＨＬＡは，ウイルスなどの外敵が持つタンパク質の破片（ペプチド）と結合することにより，特定の細胞がウイルス感染していることを細胞傷害性Ｔ細胞に知らせ，最終的にその細胞を破壊してもらいます。もし，どのようなペプチド配列がＨＬＡに結合するかを正確に予測できれば，新しいワクチンの開発を促進することができます。このような背景に対し，私の研究室ではコンピュータを用いてＨＬＡとペプチドの結合を予測する新たな手法を開発しました。この手法では，アミノ酸に関する様々な指標を組み合わせてスコアリングし，適切に選択することにより，結合の有無を識別するためのより良い特徴を抽出することができます。これを用いて機械学習アルゴリズムによる学習と予測を行ったところ，既に提案されているいくつかの手法よりも高い精度でＨＬＡとペプチドの結合を予測できることが分かりました。また，数種類のインフルエンザウイルスのデータを用いた実験結果から，この手法が過去にバイオ実験で確認された結合を正しく予測できることや，様々なＨＬＡの型ごとに異なる取り扱いが必要であることなどが分かりました。今後は独自にバイオ実験を行うことで，この手法の新規ワクチン開発における有効性を検証したいと考えています。

情報システムコース

[通信情報工学研究室]　大容量データの知的情報処理・多様なデータの統合的な閲覧・配信技術の研究

笠原　禎也　教授

　大量データを効率的に処理・伝達する通信・信号処理技術，多様な情報アクセス制御や大規模データベース，重要情報を選択的に抽出・蓄積する知的情報処理技術等の研究に取り組んでいます。具体例を以下に示します。

1.高分解能計測データの超高速情報処理アルゴリズム

　大量データを高速に処理し，少ない伝送帯域でより多くの情報伝送を行なう情報処理技術を研究しています。これまでに月探査衛星「かぐや」搭載波形捕捉器や，2014年打上げ予定の日欧共同水星探査計画BepiColombo/MMO衛星搭載の波動受信器に，我々が開発したソフトウェアが搭載されました。現在，編隊飛行衛星「SCOPE」や内部磁気圏衛星「ERG」等の将来衛星計画を視野に，さらなる高度情報処理アルゴリズムを研究しています。

2.ネットワークを用いた多様なデータの参照・配信技術

　多種多様なデータの閲覧・参照を，ユーザ別に統合的に制御する認証技術や，各所に分散管理された異種データベース間の連携法等を研究しています。本学の学生・教職員が教育・研究・業務で利用するアカンサスポータルと連携する全学情報サービスの統合・整備，国内の大学・研究機関が連携して学術情報の利活用を目指す「学術認証フェデレーション」における本学発の情報サービスなどに，我々の技術が活用されています。

この他，大規模データベースの高度情報処理，電波を用いたリモートセンシング・逆問題解法の研究にも取り組んでいます。