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「センサイト」の門出を祝して

Webジャーナル「センサイト」創刊によせて

奥山 雅則 (センシング技術応用研究会会長、大阪大学名誉教授)

ここ40年程の間にセンサ技術は目覚ましく進歩しました。まず、半導体素子製造技術の進展に伴い光、温度、磁気、放射線応答など半導体に固有な物性を利用した小型センサが発展しました。次いで、微細立体構造をシリコン基板上に作製するMEMS技術により、可撓性のあるμm~mmサイズの種々の微細構造が作製できるようになりました。このMEMS技術により、機械量に関連する応答が容易に得られるようになり、それまで部品を集め組み立てられていた機械量計測装置が指先や小さな回路基板の上にも載る微小センサとして生産されるようになりました。
さらに、微小立体構造は、容積と容積/面積比がサイズ減少とともに小さくなって熱的、化学的、生物的な計測でも有効となり、それらのセンサ小型化も進展しました。またアレイ化による2次元イメージングや立体像の取得も簡便になり、さらに圧電性・焦電性・磁性・選択吸着性などを示す高機能性薄膜の積層が可能になったことから、検知対象が多様化しました。これらの展開のもとでセンサの小型化、高性能化、低価格化が実現され、多種多様なセンサ群が産み出されてきたといえます。

測定された電気信号も、同じシリコン基板上に埋め込まれた増幅素子、A/D変換素子、論理素子そしてそれらの集積回路によってディジタル化され、より使いやすい高度な情報に変換されて処理されるようになりました。最近注目される情報処理技術としては、高度な信号処理としての人工知能AIでありましょう。
AIでは、人間の神経回路網を模したニューラルネットワーク、機械学習、深層学習等と多くの信号処理手法が膨大な信号入力を処理し、より高度な認知、判断、選択等へと導く有効な方法として提案され、画像認識、囲碁、翻訳、医療診断、自動運転、製造の自動化などの幅広い分野で応用されています。ニューラルネットワークは早くからセンシングに応用されました。
具体例としては、匂いの検知システムにおいて、既知のガスに対するガスセンサ出力信号を得る実験を重ねて入出力を関係づける数式を学習させることにより、未知のガスが何であるかをコンピュータで推測できるようになりました。

こういったAIによる高度処理を実行するためには、膨大なデータ処理のためのコンピュータ計算能力とトリリオンともいわれるセンサでの周辺状況の詳細把握が求められています。前者の情報処理能力は、従来型コンピュータと新タイプの量子コンピュータによる高速化・高性能化は勿論、クラウドコンピューティング等画期的な計算能力をも与える処理方法が提案され、その開発導入が進んでいます。後者については、すでに開発されたセンサの高性能化は勿論、新物質発見、複合構造創出、素粒子も含めた新検知量の利用、新検知現象の発見や再構築などが研究されています。言い換えれば、センシングは科学における最先端を見つめ、真っ先に取り入れていく重要な応用分野です。
こういった先端的な工学を推進するためには、これまでに得られた膨大な既存センシングのデータ、新技術、新学問領域の開拓、情報や信号処理の高度化や高速化、実用を促進する低価格化・生産性向上など多くの情報を集め、分類し、有効なデータベースを構築することが必要です。これらを利用して築かれるセンシングシステムは、あらゆるモノをインターネットで結びつけるIoTの更なる発展も推進いたします。

センシング技術応用研究会はセンサから信号処理技術やシステムについてのセンシング技術の発展を産学官で共同して推進しています。研究例会、見学会、テクニカルスクール、セミナー、実習講座等の会合参加型の活動を主として40年を越え続けていますが、これに加えてアクセスしやすい媒体による技術の紹介も望まれていました。
このたび「センサイト」がwebジャーナルとして発刊され、迅速に情報発信するのは喜ばしいことです。これらの活動がセンシング技術の発展に大きく寄与ことを切に願っています。

センサ開発における試作インフラや知識情報交流の重要性

Webジャーナル「センサイト」創刊によせて

江刺 正喜
(東北大学 マイクロシステム融合研究開発センター)

多くのセンサから大量の情報が集まるIoT時代になり、そのビッグデータを整理し活用することが重要になっている。これに用いられるセンサシステムは高度化しており、通信・情報をはじめアクチュエータやエネルギ源などいろいろな要素が関係する。
センサはスマートホンに用いられるような大量の場合もあるが、製造検査装置関係のように少量の場合も多い。多様で多品種なため開発がボトルネックになり、幅広い知識が必要とされる。

センサの製作などで中心的な役割をはたすのはMEMS (Micro Electro Mechanical Systems)と呼ばれる技術である。これは半導体技術を発展させて、回路だけでなくセンサや動く構造など、いろいろな要素をシリコンチップ上に形成するものである。この技術を活用するには、関連する設備が使えると同時に、多様な知識を持つことが求められる。試作開発や製造に多くの設備を必要とするが、設備投資をしては採算が合わない場合が多い。製作工程が標準化されたLSIの場合と異なり、製作請負のファウンダリに開発や製造を委託することも難しく、特に設計試作の経験を持たないで外部委託すると失敗する。知識や経験を持つ技術者を育成して開発・製造の全体を見渡せるようにすることが重要である。

1990年頃までわが国産業界のMEMSは世界を牽引していた面がある。例としては、豊田中央研究所で開発されたピエゾ抵抗型の圧力センサが、1980年代に自動車のエンジン制御に使われ、排気ガス規制をクリアして環境浄化に貢献した。しかしその後クローバル化が進み、企業内での開発が弱くなり、新たにMEMSを始めたいろいろな企業が正しく判断できずに、外部から持ち込まれた技術を安易に取り入れて失敗した。2010年頃から海外ベンチャ企業などとM&Aで提携するように変わってきた。今後我が国のMEMS技術が世界に貢献していくためには、役立つ技術が開発されて産業に結び付くよう、試作設備を共用し、組織間の壁を低くし集団で力を発揮できるようにする必要がある。

東北大学の「マイクロシステム融合研究開発センター」では戸津健太郎准教授を中心にして、企業から派遣された従業員が、時間貸しの共用設備を利用しながら、開発および製品製作を行う「試作コインランドリ」(http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/coin/index.html) と呼ぶサービスを行っている。1800m2の大きなクリーンルームに以前のパワートランジスタ工場が移設され、さらに多くの使わなくなった設備が持ち込まれ利用されている。長年これらを動かしてきたスタッフが設備を維持している。企業から派遣された従業員は、スタッフから使用法を教えられ、4/6インチウェハ用の古い設備を自分で動かす。これによって開発を進めながら、全体の工程を経験した人材が育つ。通常最先端の設備の場合、ユーザが修理したりできず、専門の経験を積んだ技術者でないと使えないが、ここでは初めての人でも使用法を習い、全体の工程を経験できる。今まで200社以上が利用しており、設備利用料で運転経費全体(年間約2億円)の8割をまかなっている。

また知識情報交流の目的で各種の展示室 (http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/nishizawa/) を設置し、自由に見学頂けるようにしている。
これには近代技術史博物館 (http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/museum/) 、仙台MEMSショールーム (http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/showroom/index.html) 、ビジネスマッチング室 (http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/business/) 、試作装置見学室 (http://www.mu-sic.tohoku.ac.jp/shisakusouti/) がある。
この他毎年4月に行われるMEF (MEMS Engineer Forum) (https://www.m-e-f.info/) や、8月に行われるMEMS集中講義 (http://www.memspc.jp/openseminar/index.html) などを無料で開催している。また技術相談しながら、長年のMEMSセンサ開発で蓄積された知識やノーハウを提供している。このために文献などを整理しアクセスし易くしており、500冊ほどのファイルが整理されてExcelファイルでキーワード検索できるようにしているが、これらは大学のような知識提供サービス機関として重要な役割と考えている。

フィールドセンサへの思い

Webジャーナル「センサイト」創刊によせて

島田 芳夫 ((一社) 次世代センサ協議会 常務理事)

筆者がセンサ世界に入ってから半世紀になる。この間、計測センサは産業発展、社会発展に大きく寄与してきた。1960年代は[計装]として石油精製、製鉄、化学、電気機械工場などで基幹的な役目を担い、1980年代になってからは自動車への応用による量産センサ、2000年以降は携帯電話などへのデバイスセンサへと進展してきた。近年は個人・社会・産業全体を含む社会システムへの対応が重視されている。特に[社会実装]の考えが定着、[Big Data]、[M2M]、[IoT]さらには[Sensor of Things]など、まさにセンサなくして社会システムが成り立たなくなってきている。しかし、果たして今のフィールドセンサは社会責任を果たしているであろうか?ここでは筆者の経験をもとにフィールドセンサの課題について考察する。

1 課題解決への努力[ソリューション]

センサが機器内で使われている場合は一部品であったがフィールドに使用されるようになると環境条件・使用条件などが多様化し、それぞれへの対応設計すなわち[ソリューション]に向けた回答が要望される。これからのセンサ供給側はこの[ソリューション]に対応できる力の強化が必要となる。

2 信頼性確保への努力

フィールドセンサでは、外部環境も複雑であるばかりでなく長期間連続計測などの要望が出てくる。例えば、ダムでのセンサ寿命は10年場合によっては30年が要求されるなど製品の保証機関1年を超える別な信頼性が必要になる。加えて次のような要求が出てくる。

2.1 互換性: フィールドでは長期間使用の中で、センサの交換が行われることが起きる。その場合に異なるセンサ供給側の相互互換性と交換作業の容易さが重要である。
2.2 データの継続性: センサを交換した場合、センサ出力のデータの継続性が重要となる。最近は、システム運用でソフトが重要な役割を担う場合が多く、センサ交換した時のデータフォーマット、プロトコルなどが規定される必要がある。
2.3 校正と実装技術: フィールドで長期間使用する場合、ドリフトなどの経年変化が起き定期的な校正が望まれる。その場合、センサの脱着・現場校正方法などの現場実装技術が重要となる。

3 フィールドセンサへの課題解決

フィールド向けセンサの要望を供給側単独で解決できる範囲は限られている。そこで現場に即した課題対応を担う以下の機能を有する第3者的な活動機関・組織を設立することが望ましい。

3.1 ソリューション提供: ニーズに応じた最適なソリューションを提供する。あるいは企業から提起されたソリューションの妥当性を検討・評価する。
3.2 検収助言: センサが現場フィールドに適応できているか納入検査する時の検収事項などを助言する。
3.3 現場設置認証: センサの[設置技術基準]のようなガイドラインを作成提供、センサ機能を十分に引き出せる設置工事を行う助言をする。
3.4 認証機関: センサが必要とされるフィールド対応に適するか評価・認証する。センサをグレード分類しユーザが安心して選定できるようにする。
3.5 フィールドエンジニア制度: 現場に応じたセンサの選定から施工方法、維持管理方法などについて的確なアドバイスを行うエンジニアを育成、資格認定及びスキル維持を行う。

これから要望が増加するフィールド向けセンサの課題とその解決案について私案を述べた。
紙面の都合から要点の列挙にとどまったが、今後SENSAITがこれら課題解決のための引き金になることを望んでいる。

IoT時代の光ファイバセンサー(1)

梶岡 博
((株)グローバルファイバオプティックス 代表取締役)

1.はじめに

現在我々は第4次産業革命の夜明けにいる。第4次産業革命はインダストリー4.0と呼ばれ、インターネットなどの情報技術(IT)を駆使して製造業の革新を促す巨大プロジェクトで、2011年にドイツで提唱された概念である。蒸気機関の発明による第1次産業革命(18世紀後半)、モータとエンジンによる大量生産の第2次産業革命(19世紀後半)、コンピュータエレクトロニクスによる第3次産業革命(20世紀後半)になぞらえたものである。第4次産業革命のキーワードはIoTである。図1にIoTの全体像を示す。すなわちモノに内蔵されたセンサーから情報がインターネットを介してクラウドに蓄積され、AI(人工知能)による解析結果が再びインターネットでモノにフィードバックされモノがスマート化されアクションが取られる。

図1 IoTの全体像

このような背景のもとSENSAITはセンサーとAIとIT技術を融合し新しい産業分野を切り開くために創設されたもので極めてup-to-dateなプロジェクトである。
本稿の筆者からのメッセージは以下のとおりである。

IoTではあらゆるモノにセンサーが付くので、センサー技術は極めて重要である。光ファイバセンサーは既存の非光センサーと比べて多くの特徴があるのでAIとビッグデータを上手に使いこなして社会に貢献することが大切である。
光ファイバセンサーの基礎をレビューし、最近の技術動向について紹介する。
筆者が開発中の光ファイバジャイロを応用したグルコースセンサーについて開発経緯を含めて紹介する。

2.IoT時代のセンサーシステム

前述したようにIoTの3本柱は①センサー、②クラウドに蓄積されたビッグデータ、③ビッグデータを解析する人工知能(AI)である。
本章ではなぜこの3本柱が重要なのかを身近な例を挙げて説明する。最も理解しやすいのはモノが人の場合である。人には実に多くのセンサーがある。目による視覚、耳による聴覚、手による触覚、舌による味覚、鼻による嗅覚、いわゆる五感と言われる感覚機能である。聴覚について考えてみよう。

図2 音を認識する仕組み

図2に音を認識する仕組みを示す。耳から届いた音声情報は神経網により電気信号として脳に伝わる。この電気信号は、周波数(高さ)、音圧(大きさ)、波形(音色)などがデータ化されたものである。このデータを、脳に蓄積されている声や言葉のパターンと照らし合わせることで、意味のある音として認識することができる。
初対面の人の声は音声情報が脳内に蓄積されていない。そのため、照らし合わせることはできず、誰の声かを認識することはできない。しかし身近な人の声は、高さや声色などがパターン化され脳に蓄積されているから誰の声かわかる。音波を電気信号に変換するのがセンサーであるがそれだけではほとんど役に立たないことは明らかである。音の音圧、周波数、音色(波形)の3要素を分析できたとしてもそれだけでは人の役には立たない。脳に蓄積した大量の情報(ビッグデータ)と照らし合わせて初めて誰の声かを認識できる。耳で電気信号に変換された、例えば「津波が来るので避難しろ」という声は波形を見ても我々は何も理解できないが脳のビッグデータとの照合で初めて我々の生活に役立つ意味のある情報になる。センサーとして将来全国に設置するかもしれない分布地震センサーを例にとる。インターネットを介してビッグデータとしてクラウドに蓄積された地震情報をAIで過去の大地震のデータと比較することで予知が可能になるかもしれない。声の波形だけでは意味がないように振動の波形をAIでビッグデータと照合することによって実は「大地震が来る確率が高まっている」という地球の叫びを理解できるようになるかもしれない。とはいえ現状のAIは計算と記憶能力においては人間をはるかに超えているがビッグデータを解析する能力においてはまだ人にははるかに及ばないレベルである。昨年将棋ソフトPONANZAが名人に勝利したが、勝ったのはAIではなくAIとソフト開発者のチームである。IoT時代に光ファイバセンサーが真に社会に役立つためには、新たなセンサーの開発とともに我々がAIとビッグデータを上手に活用することが重要である。

LPWA(Low Power Wide Area)が繋ぐセンシングネットワーク(1)

三田 典玄(本誌企画運営委員)

用語:LPWA(Low Power Wide Area – 省電力広域データ通信)は、最近、IoT(Internet of Things)で、多く語られるようになったキーワードの1つである。電波の送受信装置は約10mm角~20mm角と、非常に小さなPCB(電子回路基板)に載るものであり、モジュール部品(複数の電子回路素子を組み合わせて1つの部品としているもの)として総務省の認証が受けられ、それを使っていることが証明できる限りにおいては、無線局設置の免許を必要とせずに、無線での数kmのデータ通信ができる仕組みのことだ。

日本では「Senseway社」が4月18日に、LPWAの一種であるLoRa(https://www.lora-alliance.org/)を使い、三井不動産との提携を発表している。商業施設やマンション等の屋内でのLPWAの利用を考えており、建物の隅々に温度センサーなどを設置して、これまでの空調などのシステムをより低いコストて構築できる。また、東京近郊の八王子市では、小規模な河川の氾濫などの情報をいち早く知らせる防災システムが市中全域で出来上がっている。また、福岡市もNTTネオメイト社との提携で市内のほとんどの地域をLoRaWANでつないでいる。まだまだ他にもLPWAのシステムを使ったデータ通信システムで地域をつなぎ、防災などに役立てよう、という動きは多い。他にも、インターネットで「LPWA 防災」のキーワードで検索すると、数多くの広域システムが防災の名の下に多く開発・運用されていることがよくわかるだろう。

●世界中に数多くあるLPWAの規格

他にもLPWAには日本でよく使われることになるであろうと思われる「LoRa」の他に「SigFox(仏)」なども名乗りを上げている。また、諸外国に目をむければ、さらに長距離の通信もできる、強力な電波を使うもの(←これ、Low Powerなのか?)というものも多く発表されており、非常に大きな世界的な流れになっている。世界中のLPWAの規格はおそらく数十はあるだろう、と言われているが、正確な数字は現状把握できていない。

●大規模災害対応を求められるLPWAシステム

特に、日本では2011年3月11日の東日本だ震災にともなう多くのインシデントが現実に発生し、その差異はインターネットの接続や電話線、携帯電話網なども途切れることが周知されていることと思う。であれば、LPWAを使った防災システムでは、インターネット網を使わないLPWAのみでの接続が重要な意味を持ってくることはあきらかであろう。また、当然だが、これらの災害時には、LPWA網を構成する個々のシステムのハードウエアが入る筐体の耐水性や、耐震性などももちろん問題になるだけではなく、電力供給も途切れることがあるために、太陽電池や、夜間運用のための蓄電池などの独立した電源システムも必要になることは言うまでもない。当然だが、これらの周辺機器も含めて、防水や防振は当たり前の属性となる。

また、LPWAのほとんどの規格では、通信スピードの遅さのみならず、時間あたりに通信できるデータ量に制限があり、動画のデータなどは現状ではまず送ることができない。無線LANと同じ感覚では使えないのだ。これは技術というよりも、法の問題なのだが、大規模災害時には、問題となることもあるかもしれない。今後は防災システムとしては「映像が送れない」というのは大きな問題となる可能性もある。しかしながら、非常に低い電力消費で常に低価格で災害監視ができる、というメリットは測り知れず、今後は世界各地での防災などに多く使われることが期待されている。

また、災害時などに使われるシステムは、非常時ではないときでも時々使って、いざというときにちゃんと動くことをいつでもテストしている、という機能も必要になる。昨今のシステム構築では「コスト」も重視されることが多く、普段の接続確認や有効活用などがどこまで考えられているか?ということも不安でもある。

「センサイト」創刊に寄せて

Webジャーナル「センサイト」創刊によせて

木股 雅章 (立命館大学 教授)

赤外線イメージセンサの研究開発に携わってきた技術者によく知られた1枚の絵がある。例えば、M. A. Kinch著「State-of-the-art Infrared Detector Technology」(SPIE)の247ページに掲載されているが、作者不詳である。この絵は、1959年に量子型赤外線センサ材料として提案され、その後、赤外線イメージセンサの分野で主流の地位を維持し続けてきている水銀カドミウムテルル赤外線センサを中世風の城になぞらえ、IV-VI族化合物赤外線センサ、インジウムアンチモン外線センサ、量子井戸赤外線センサ、歪超格子赤外線センサ、非冷却赤外線センサが攻撃している絵である。残念ながら1980〜1990年代に私が関わった白金シリサイド赤外線センサは含まれていないが、この絵を見る限り水銀カドミウムテルル赤外線センサは難攻不落であるという印象を受ける。

作者不詳のこの絵は、赤外線イメージセンサ分野の状況を的確に捉えていると感心する。論文ベースではなく、こうした状況を技術者が感覚的に捉えることができることも、最先端の技術開発に従事する技術者とって重要な能力になる。残念ながら、日本は赤外線ビジネスの規模が小さく、国内で世界の赤外線イメージセンサに関する生きた情報を得ることは不可能に近い。幸運なことに、私は1992年から26年間SPIEのConference on Infrared Technology and Applicationsのプログラム委員を務めており、このConferenceに毎年参加することができ、研究開発を進める上で大変役立った。

このConferenceでの報告をもとに赤外線イメージセンサの歴史を振り返ると、1980年代終盤から1990年代初頭に白金シリサイド赤外線センサに注目が集まったこと、1990年代終盤から2000年代にかけて量子井戸赤外線センサの開発が活発になったこと、1992年に米国2社から非冷却赤外赤外線センサで量子型並みの高性能が得られることが示され衝撃を与えたこと、などが思い出される。最近では、QSIP (Quantum Structure Infrared Photodetector)と呼ばれる歪超格子赤外線センサを含む技術や高温動作の水銀カドミウムテルル赤外線センサが注目を集めているが、日本国内のこうした分野でのアクティビティーは限られている。

赤外線イメージセンサは防衛技術として開発されてきた歴史があり、現在でも防衛分野が先端の研究開発を牽引している。そのため、日本の赤外線イメージセンサ技術は、欧米に対して遅れをとっているのが実情である。しかし、航空機、半導体、コンピュータ、インターネットなど民生分野の多くの技術も初期は防衛分野が主要なユーザであったり、研究開発主体であったりした。また、非冷却赤外線イメージセンサに見られるように、最近では、防衛用として開発された技術が急速に民生分野に展開される状況がある。

「センサイト」は、情報入力のキーとなるセンサの市場が今後数十兆個規模に急成長することを踏まえて、長年セミナーや展示会を通じて赤外線分野の発展に尽力されてきた株式会社オプトロ二クス社が事務局となり、センサビジネスに携わる人々に情報と交流の場の提供するために設立されたものである。赤外線イメージセンサの市場は、2025年時点でも数百万個と予想されており、センサ全体の規模に対して極めて小規模な市場であるが、「センサイト」が赤外線イメージセンサの分野でも果たす役割は大きいと考えている。発展を期待している。

成田空港でAI活用の可動搭乗橋が登場


IoTNEWSの記事によれば、成田空港で使われている「可動搭乗橋」の一部で、人工知能を使った自動化実験を行うとのこと。

【自動運転車】2019年・中国Baiduの自動運転車が日本で



Bloombergの記事
によれば、中国Baiduの自動運転車(バス)が、2019年にも日本で走るだろう、とのこと。