The University of Shiga Prefecture · Faculty of Engineering · 教授

Research keywordsplasma metamaterials・plasma photonics・agent-based optimization・machine learning calibration・optical sensor calibration・electromagnetic wave absorption

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• MACHINE LEARNING EVALUATION OF FRUIT RIPENESS WITH MULTIDIMENSIONAL SPARSE-DATASET CALIBRATION2024 · 掲載種別： 研究論文（学術雑誌） . In agriculture, harvests of fruits and vegetables depend on their ripeness, in which farmers should rely not only on the eye-sensed outlook but rigorously on constituents inside the targets, like sugar content. So far, detail measurements on the outlook color of fruits have been widely reported to detect suitable harvest times, where non-destructive instruments, which are costly in general agriculture fields, work well for color estimation whose resolution level is much higher than human eyes. In this study, we propose a scheme with a calibration procedure for sugar content prediction from outlook-color quantities, which is applicable even if a sensor includes systematic errors in output signals or the base dataset includes some datapoint sparsity. Most multidimensional data, which are both in agriculture and in other general cases, are imperfect in terms of several aspects, but they can be useful when we take appropriate sparsity detection and setting of rebalancing weights into account for machine learning procedures. We newly introduce a complex-network method for this purpose, and after the color calibration, we successfully obtain accurate hue and chroma, which are quantities representing a position on calibrated color coordinate, to predict °Brix sugar content in Japanese pears. DOI： 10.13031/aea.15899 Scopus
• Maze-solving in a plasma system based on functional analogies to reinforcementlearning model2024 · 掲載種別： 研究論文（学術雑誌） Maze-solving is a classical mathematical task, and is recently analogously achieved using various eccentric media and devices, such as living tissues, chemotaxis, and memristors. Plasma generated in a labyrinth of narrow channels can also play a role as a route finder to the exit. In this study, we experimentally observe the function of maze-route findings in a plasma system based on a mixed discharge scheme of direct-current (DC) volume mode and alternative-current (AC) surface dielectric-barrier discharge, and computationally generalize this function in a reinforcement-learning model. In our plasma system, we install two electrodes at the entry and the exit in a square lattice configuration of narrow channels whose cross section is 1×1 mm2 with the total length around ten centimeters. Visible emissions in low-pressure Ar gas are observed after plasma ignition, and the plasma starting from a given entry location reaches the exit as the discharge voltage increases, whose route converging level is quantified by Shannon entropy. A similar short-path route is reproduced in a reinforcement- learning model in which electric potentials through the discharge voltage is replaced by rewards with positive and negative sign or polarity. The model is not rigorous numerical representation of plasma simulation, but it shares common points with the experiments along with a rough sketch of underlying processes (charges in experiments and rewards in modelling). This finding indicates that a plasma-channel network works in an analog computing function similar to a reinforcement-learning algorithm slightly modified in this study. DOI： 10.1371/journal.pone.0300842 Scopus PubMed
• Skin Diagnostic Method Using Fontana-Masson Stained Images of Stratum Corneum Cells2023 · 掲載種別： 研究論文（学術雑誌） Melanin, which is responsible for the appearance of spots and freckles, is an important indicator in evaluating skin condition. To assess the efficacy of cosmetics, skin condition scoring is performed by analyzing the distribution and amount of melanin from microscopic images of the stratum corneum cells. However, the current practice of diagnosing skin condition using stratum corneum cells images relies heavily on visual evaluation by experts. The goal of this study is to develop a quantitative eval- uation system for skin condition based on melanin within unstained stratum corneum cells images. The proposed system utilizes principal component regression to perform five-level scoring, which is then compared with vi- sual evaluation scores to assess the system's usefulness. Additionally, we evaluated the impact of indicators related to melanin obtained from images on the scores, and verified which indicators are effective for evaluation. In conclusion, we confirmed that scoring is possible with an accuracy of more than 60% on a combination of several indicators, which is comparable to the accuracy of visual assessment. DOI： 10.1587/transinf.2023EDP7256 Scopus
• Formation of a Dirac Cone and Dynamic Control of its Half-Metallic Properties Using Double-Layer Ring Dipole Arrays2023 · 記述言語： 英語 掲載種別： 研究論文（学術雑誌） DOI： 10.1103/PhysRevApplied.20.034012

• プラズマチャネルで実現する物流ルート探索のエンジン機能2022 · 配分額： 6500000円 （ 直接経費： 5000000円 、 間接経費： 1500000円 ） 多地点間の物流ルート網と、電極が多数存在する場合に生じる多数の長尺プラズマチャネル形成との間の情報フローの類似性に着目し、経路探索解を求めるアナログコンピューティング機能をマルチ長尺プラズマのパターン形成により実現した。プラズマチャネルによる迷路解法の系から電極対を増加させ、発光パターンからの多数チャネル形成の高速動画像を得た。また、強化学習系の経路探索（格子状ネットワークにおける多地点分布形状）の結果と対照させ、計算機単独による演算と比べて高速の経路探索解法を開発した。すなわち、「NP困難」である経路探索問題への活用を例として、プラズマが持ちうるアナログコンピューティング機能を評価した。
• プラズマをハードウェアとして実現する知能2018 · 配分額： 6240000円 （ 直接経費： 4800000円 、 間接経費： 1440000円 ） プラズマをハードウェアとして用いて、「知能」（解の探索機能、学習効果による関数系実現、と仮定）的な振舞を実現した。弱電離プラズマが保持する知能性（電離現象における探索的要素、非線形性）に関する性質を明らかにし、それを通して、弱電離プラズマの新規応用の可能性探索と、知能性に関わる様々な自然・社会現象への視点の再発見への橋渡しを行った。より具体的には、解の探索機能としては、迷路（通路の枝分かれと行き止まりの構造の組み合わせ）を解くことに成功し、また学習効果による関数系実現については、プラズマとメタマテリアルのアレイ構造の生成機能におけるニューラルネットワーク機能の基本原理確認を遂行した。
• 弱電離プラズマ気相中の化学反応ネットワークの可視化と解析2016 · 配分額： 3770000円 （ 直接経費： 2900000円 、 間接経費： 870000円 ） 弱電離プラズマ内の種々の反応、すなわち、電子衝突に起因して生じた活性種の反応系全体についての理解と可視化のため、ネットワーク解析手法を適用する。弱電離プラズマ内に存在する数10～数100 の種の活性種とそれらの間の反応式を、節点および節点間を結ぶ枝で成り立つグラフ構造に割り当てて可視化し、中心性指標等ネットワーク解析で導出される種々の指標値を計算し、反応系全体の中に占める種の役割や反応式の特定を行う。
• プラズマ複合構造体の生成と超広帯域周波数分散特性による診断2014 · 配分額： 40430000円 （ 直接経費： 31100000円 、 間接経費： 9330000円 ） ｍｍからμｍスケール等のマルチスケールの粒子と、それらの粒子を含んでメタマテリアル効果等を合わせた複合体を設計・作製し、電磁波に対して高機能性を持つ荷電粒子集団「メタプラズマ」を実現した。そしてその集合体診断において、kHz～マイクロ波～赤外光にわたる周波数スペクトル取得を行った。最終的にはマルチスケール性をもち超広帯域周波数分散スペクトルを示すメタプラズマが実現した。

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