産総研：大量の実画像データの収集が不要なAIを開発
発表・掲載日：2022/06/13 大量の実画像データの収集が不要なAIを開発 －数式からAIが自動学習、人の判断を経た学習と同程度以上の認識精度を実現－ NEDOの「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」において、今般、産総研は、数式から自動生成した大規模画像データセットを用いて人工知能（AI）の画像認識モデル（学習済みモデル）を構築する手法を世界で初めて開発しました。 本手法は、AIが学習で使用する大量の実画像やそのプライバシーの確保、ラベル付けコストなど商業利用の際の課題を解消するとともに、実画像や人の判断を経た教師ラベルを用いる現在の手法と同程度以上の画像認識精度を実現しています。今後、自動運転や医療、物流などさまざまな環境のAI構築で応用が期待できます。 また産総研は、この技術の詳細を、2022年6月19日から24日まで米国・ニューオーリンズで開催される国際会議IE
異業種連携で燃料電池ドローンを飛ばす
燃料電池はエネルギー変換効率が高く、環境にやさしいことから、次世代のエネルギーシステムとして期待が高まっている。しかし、現在の燃料電池は、大型装置のため持ち運びができなかったり、水素ステーションで純水素燃料を供給したりする必要があるため、用途や使用場所が制限される。また、充電が必要な二次電池は、電源がないところでは使用時間が限られ、被災地や山間部などでは使いにくいとされていた。そこで、産総研は「どこでも使える燃料電池」をコンセプトに、株式会社アツミテックと市販の液化石油ガス（LPG）カセットボンベで発電できるハンディータイプの燃料電池の開発を進めてきた。静岡県浜松市にあるアツミテックと産総研が開発を進めていた燃料電池の技術に着目したのが産業用ドローンの開発・販売を行う株式会社プロドローン（愛知県名古屋市）だった。これまで二次電池を使ったドローンでは10～30分程度しか連続飛行ができず、電源
産総研：重金属廃水をもみがら・米ぬかと微生物で浄化
米ぬかを栄養源とした硫酸還元菌が重金属を含む鉱山廃水を浄化 廃水処理装置に重要な硫酸還元菌を特定したことで、装置の維持管理が容易に この菌が活性化する最適条件を見いだし、運転開始までの準備期間の省略が可能に 国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 石村 和彦】（以下「産総研」という）環境創生研究部門【研究部門長 鳥村 政基】環境機能活用研究グループ 佐藤 由也 主任研究員、羽部 浩 研究グループ長（研究当時）は、独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構【理事長 細野 哲弘】（以下「JOGMEC」という）濱井 昂弥 金属環境事業部担当調査役、林 健太郎 金属資源技術研究所研究員（研究当時）らと共同で、米ぬかを栄養源にした硫酸還元菌の活性を用いて、重金属を含む鉱山廃水を安定的に浄化する廃水処理装置の運転管理技術を確立した。 日本国内には、稼働を休・停止した鉱山跡地が多く存在し、そこでは
産総研：全ての光を吸収する究極の暗黒シート
発表・掲載日：2019/04/24 全ての光を吸収する究極の暗黒シート －世界初！高い光吸収率と耐久性を併せ持つ黒色素材－ ポイント 紫外線～可視光～赤外線のあらゆる光を吸収し、耐久性にも優れた、究極の暗黒シートを開発 イオンビーム照射と化学エッチングで微細な円錐状の構造を形成し、光閉じ込め構造を実現 美しい黒が映える新素材としての活用や熱赤外線の乱反射防止への応用などに期待 国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 中鉢 良治】（以下「産総研」という）物理計測標準研究部門【研究部門長 藤間 一郎】応用放射計測研究グループ 雨宮 邦招 研究グループ長、井邊 真俊 研究員、光放射標準研究グループ 蔀 洋司 研究グループ長と、国立研究開発法人 量子科学技術研究開発機構【理事長 平野 俊夫】（以下「量研」という）量子ビーム科学研究部門 高崎量子応用研究所 越川 博 主任研究員、八巻 徹也 上
産総研：ナノ磁石を用いたリザバー計算の性能を向上
常温で動作し集積化可能なナノメートルサイズのスピントロニクス素子を用いた物理リザバー計算 同期技術を用いて熱雑音の影響を低減し、計算の信頼性を向上 IoT端末やロボット向けの小型AIハードウエアの開発を促進 国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 中鉢 良治】（以下「産総研」という）スピントロニクス研究センター【研究センター長 湯浅 新治】金属スピントロニクスチーム 常木 澄人 研究員、谷口 知大 主任研究員、薬師寺 啓 研究チーム長、同研究センター 久保田 均 総括研究主幹らは、国立大学法人 東京大学 大学院情報理工学系研究科 中嶋 浩平 特任准教授、物性研究所 三輪 真嗣 准教授と共同で、スピントルク発振素子を用いた物理リザバー計算の短時間記憶容量を向上させた。 リカレントニューラルネットワークの一つであるリザバー計算は、学習が素早く人工知能（AI）ハードウエアへと展開する取り組
産総研：膨大な量の有機炭素が巨大地震によって超深海海底に供給されていた
発表・掲載日：2019/04/04 膨大な量の有機炭素が巨大地震によって超深海海底に供給されていた －日本海溝を例とした地球表層での炭素輸送における巨大地震の役割の理解－ ポイント 日本海溝で高分解能の海底地形、表層浅部構造探査記録、堆積物コアを取得 2011年東北地方太平洋沖地震に伴って日本海溝底に供給された有機炭素は100万トン以上 超深海への炭素輸送における巨大地震の寄与度の理解に貢献 国立研究開発法人 産業技術総合研究所【理事長 中鉢 良治】（以下「産総研」という）地質情報研究部門【研究部門長 田中 裕一郎】 池原 研 首席研究員、国立研究開発法人 海洋研究開発機構【理事長 平 朝彦】（以下「JAMSTEC」という）地震津波海域観測研究開発センター 金松 敏也 グループリーダーらの研究チームは、インスブルック大学、ニューヨーク市立大学、ブレーメン大学海洋環境科学センター、スイス連邦
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