2011年度のオープンキャンパスは終了しました。

公開講義

各講義15分~20分程度の気軽に聞ける内容の講義です。どんなことを大学で学ぶのかイメージを膨らませてもらうために今年も開催します。
皆さんの身近にある事柄にも触れながら、「情報工学のもたらす世界」へ誘います。
公開講義公開講義公開講義

午前の部(10:00~10:20)

2201講義室
電子情報工学科  古川 昌司 教授
古川 昌司 教授
テーマ 植物色素を用いた安価・高効率光合成型太陽電池
専門分野 有機エレクトロニクス、電子物理工学
担当科目 基礎物理学Ⅰ、電子物理、半導体工学特論、電子情報工学実験Ⅱ、電子情報工学入門
現在、石油や石炭などの化石燃料の消費により排出される二酸化炭素による地球温暖化が問題となっています。そこで、太陽電池などのクリ―ンエネルギーが注目されていますが、中でも安価に作製出来る可能性が高い光合成型太陽電池(色素増感太陽電池)が期待されています。古川研究室では光合成型太陽電池をさらに安価に作製するため、紫キャベツ、クルクミン、黒豆、及び茄子などの植物色素を用いた研究を行っています。現在、ハロゲンランプと呼ばれる光源を用いた場合の変換効率は1.5%程度です。古川研究室では、さらに高い効率を持つ太陽電池を作製するため、使用する酸化物半導体・電解質等の種々の研究を行っています。
2101講義室
システム創成情報工学科  小林 史典 教授
小林 文典 教授
テーマ 宇宙飛行の黒子-技術と人々-
専門分野 電子機器・デバイス工学
担当科目 基礎プロジェクト、電子回路、組み込みシステム(大学院)
日本の宇宙技術への注目は、先月古川飛行士がソユーズに搭乗したり、少し前には、はやぶさがイトカワから資料を採取したことが確実になったり、最近も続いています。といっても皆さんは、あれは自分たちの将来とは別世界の、超エリートの話と思っていませんか?
確かに、宇宙飛行士本人はそうですが、彼らを支える多数の「技術者」は、本学部の卒業生のほとんどが就く職業です。皆さんはこの職業のことをあまり知らないと思います。あるいは、目立たない、ダサい、というイメージがあるかもしれません。
この講義では、映画「アポロ13」の数シーンを通じて、宇宙飛行という華やかな舞台の裏で、表には立たないけれど実に「カッコよく」働いている技術者の姿を紹介します。
2102講義室
機械情報工学科  伊藤 高廣 教授
伊藤 高廣 教授
テーマ 鉄道とメカトロニクス
専門分野 センサ、マイクロマシン
担当科目 制御基礎Ⅱ、機械情報プロジェクトⅠ・Ⅱ・Ⅲ、機械情報工学実験、運動とメカニズム(大学院)
私たちに身近な乗り物である「電車」がテーマです。電車は走り出すときに大きな力が必要ですが、電車はこの点を考慮したエレクトロニクス(電子制御装置)と、車体や台車、輪軸といったメカニズム(機械装置)との融合により誕生した、いわば大きなメカトロニクスといえます。エレクトロニクス技術の飛躍的向上により、最新の車両は省エネと快適な乗り心地を兼ね備えたメカトロニクスへと進化しています。今回の講義では、鉄道車両のメカニズムとその制御方法の変遷を、メカトロニクスの視点から実例をあげて解説します。鉄道の世界では外見だけでなく、こうした技術革新が進行中であることを体感してください。

午後の部(13:00~13:20)

2201講義室
知能情報工学科  中村 貞吾 准教授
中村 貞吾 准教授
テーマ ここまで来たゲームAI
専門分野 ゲーム情報学、自然言語処理
担当科目 データ構造とアルゴリズム、知能システム設計論、算法表現特論(大学院)
人工知能(AI)という分野が生まれた当初から、ゲームを計算機にプレイさせることは重要な研究テーマでした。ゲームは、ルールが明確で勝ち負けによって強さの評価ができますし、簡単なものから複雑なものまで多種多様なゲームがあるので、AIの技術をテストする題材としてはうってつけなのです。1997年にコンピュータチェスが頂点を極め、現在では、コンピュータ将棋もプロ棋士に肉薄するレベルになってきています。さらに、コンピュータ囲碁においても、数年前より、モンテカルロ法に基づく新しいアプローチが成功して新たな展開を見せています。本講義では、ゲームをプレイするAI技術の進歩について紹介します。
2101講義室
生命情報工学科 西郷 浩人 准教授
 西郷 浩人 准教授
テーマ 過去から未来を予測する ~医療での応用~
専門分野 機械学習、バイオインフォマティクス
担当科目 プログラミング、数値計算、バイオテクノロジー実験II、機械学習特論:理論とアルゴリズム
普通、人はすぐ過去の出来事を忘れてしまいます。多くの人は1週間前の食事すら覚えていませんが、そこには大抵何らかの法則があり、1カ月、1年と記録していけば、明日の食事もある程度絞れてしまうものです。こういった予測の代表例が天気のコンピューターシミュレーションですが、今日では医療の現場でも頻繁に使われています。例えば、患者のX線写真からガンを発見したり、過去の治療履歴を見て治療薬を選んだりすることは、これまで経験を積んだ技師や医師に任されて来ましたが、人間よりも多くの症例を記憶出来るコンピューターが置き換わりつつあります。
私の回では、こういった技術について見ていくことにします。