柔軟デバイスとディープラーニングによる次世代動作インタフェースの創出

カテゴリ：部門大会

論文No：GS4-1

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Next-Generation Motion Interfaces via Flexible Devices and Deep Learning

著者名：太田 裕貴（横浜国立大学）

著者名(英語)： Hiroki Ota (Yokohama National University)

キーワード：ストレッチャブルエレクトロニクス,液体金属,機械学習機械学習,Stretchable electronics,Liquid metal,Machine learning

要約(日本語)：本研究は、ストレッチャブルエレクトロニクスと機械学習を融合したストレッチャブルモーションキャプチャシステムを開発した。ストレッチャブルデバイスの変形によるセンサ特性の不安定さを克服するため、硬質6軸慣性センサを三層の硬軟ハイブリッド構造（エポキシ樹脂、PDMS、Ecoflex）により保護し、150％を超える大変形下でも安定したデータ取得と通信を実現した。加えて、液体金属を用いた柔軟配線技術により、250％伸長時においても導通を維持する信頼性を確保した。得られた慣性データをニューラルネットワークにより学習させた結果、手書きアルファベット26文字およびアメリカ手話65語の分類において、それぞれ98.1％および95.5％の高精度を達成した。本成果は、柔軟デバイスとAIの統合による高機能センシングの実現に向けた基盤技術となる。

本誌掲載ページ：1350-1353p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,194Kバイト