MEMSの波（ブログニュース）

　MEMS関連の技術・製品・アプリケーションを一堂に展示する「MEMSセンシング＆ネットワークシステム展」の開催準備が進んでいます。
　
　名称：MEMSセンシング＆ネットワークシステム展
　会期：2016年9月14日(水)～16日(金)
　会場：パシフィコ横浜
　同時開催：InterOpto/LaserTech/BioOpto Japan/LED JAPAN
　URL：http://www.mems-sensing-network.com/
　
　開催内容を順次ご紹介しますが、今回は「研究開発プロジェクト成果報告会」のプログラムをお伝えします。
　
　名称：研究開発プロジェクト成果報告会
　開催日時：2016年9月15日(木)11：00-14：25(昼休み1時間を含む)
　趣旨：様々な社会課題解決のツールとして、センサーを活用したモニタリングシステムに期待が高まっています。本セミナーでは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）や国から受託し、研究開発を進めているプロジェクトについて報告します。

第一部		発表者
11：00- 11：30	道路インフラの統合的な常時監視を実現するモニタリングシステムの研究開発 　スーパーアコースティックセンサによる橋梁センシングシステム、フレキシブル面パターンセンサによる橋梁センシングシステム、道路付帯構造物傾斜センシングシステム、法面変位センシングシステム等について	東京大学教授 　下山　勲
11：30- 12：00	ライフライン系都市インフラのモニタリングシステムの研究開発 　公共的な施設のエネルギー供給管理システム等のライフラインのコアを対象に、無線センサネットワークを構築して、異常検知・交換時期の予測を目指して	東京大学教授 　伊藤　寿浩
12：00-13：00 昼休み
第二部
13：00- 13：20	トリリオンセンサ社会を支える高効率ＭＥＭＳ振動発電デバイスの先導研究 　直径２０ｍｍ程度の一円玉サイズの面積で発電効率を従来比２桁以上に飛躍的に高めた１０ｍＷ級の振動発電素子を実現するための設計・製作・評価技術について	東京大学教授 　年吉　洋
13：20- 13：40	「完全自動化」自動車に不可欠な自車位置や周囲環境の革新認識システムの先導研究 　①分子慣性ジャイロ：自車位置を常に厳密に把握する技術、②分光イメージャ：周辺環境を常に正確に把握する技術、③高精度認識アルゴリズム技術について	東京大学教授 　下山　勲
13：40- 14：00	モニタリングシステムの構築・運用の革新を目指すセンサ端末同期用原子時計の研究開発	産総研 　柳町　真也
14：00- 14：20	牛の受胎率向上と疾病予防のためのウェアラブル生体センシング技術の研究開発	農水省 　新井　鐘蔵

　　成果については展示会ブースにおいても展示・説明を行っておりますので、お立ち寄りください。
　　＜成果普及部　内田和義＞

　イノベーションジャパンは今年で13回目となる国内最大規模の産学マッチングイベントであり、国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)が主催し、8月25-26日に東京ビッグサイト西1ホールで開催されます。
　このイノベーションジャパン2016に「高効率MEMS振動発電デバイス先導研究(MEH)」と「革新認識システムIRiSの先導研究」が出展します。それぞれ、パネル展示、デモンストレーション、プレゼンテーションを行いますので、ぜひご来場ください。

(1)「高効率MEMS振動発電デバイス先導研究(MEH」の出展内容
　「トリリオンセンサ社会を支える高効率MEMS振動発電デバイスの研究」として、以下の成果をパネル展示とプレゼンテーションします。
　センサネットワークの稼働には電源は必須で、自立的な環境発電として振動発電に期待が高まっています。しかし現状では発電量の制約からアプリケーション範囲が限られています。エレクトレットとMEMS構造を活用し、電力量を100μWから10ｍW超を目指す振動発電デバイスの研究開発を報告します。

(2)「革新認識システムIRiSの先導研究」の出展内容
　「完全自動化運転」自動車に不可欠な革新認識システムとして以下の成果をパネル展示とプレゼンテーションを行います。
　①分子慣性ジャイロ：航空機・宇宙用並みの精度をもち、GPS途絶下でも自車位置の正確な認識が可能な小型・低価格MEMSジャイロ。
　②分光イメージャー：可視光に加えて赤外光も検知し、雪など悪天下でも200m先までの人や障害物を認識するイメージャー
　③認識アルゴリズム：イメージャーで検知した画像から、ディープラーニングを駆使して人なのか車なのか等を認識するアルゴリズム
　以上。
　＜成果普及部　内田和義＞

　MMC/NMEMS組合が推進している研究開発プロジェクトにつき、平成27年度の活動成果を報告します。先月はRIMSとUCoMSでしたが、今月はMEHとIRiSについてご報告します。
　
１．「エネルギー・環境新技術先導プログラム／トリリオンセンサ社会を支える高効率ＭＥＭＳ振動発電デバイスの研究」（MEH）
　本先導研究（トリリオンセンサ社会を支える高効率ＭＥＭＳ振動デバイス）においては、次世代トリリオンセンサ社会およびＩｏＴ社会に必要不可欠な高効率の小型自立電源（エナジーハーベスタ）として、環境振動から未利用エネルギーを回収するＭＥＭＳ型の振動発電素子の開発を実施している。本研究ではとくに、ＭＥＭＳ・マイクロマシン技術の新設計・新工法を新たに導入することで、２０２０年度までに直径２０ｍｍ程度の一円玉サイズの面積で発電効率を従来比２桁以上に飛躍的に高めた１０ｍＷ級の振動発電素子を実現するための設計・製作・評価技術を確立することを研究の目的としている。
　
　①「高密度固体イオンエレクトレットのエナジーハーベスタ応用」における目標は、発電素子の負荷はキャパシタンスへの充電（すなわち容量性負荷）である特性を踏まえ、発電電力のみならず発電電流を増大する観点から設定されている。発電電流は力係数と振動速度の積で表される。このうち、①-(1) 高電荷密度シリコンエレクトレットの形成法の開発の項目では大きな力係数を得るための開発、①-(2) エレクトレット振動発電素子のパッケージ技術と信頼性評価は小さな振動外力でも大きな振動速度を得るための開発を行った。
　
　②「大容量イオン液体可変キャパシタ技術のエナジーハーベスタ応用」では、エナジーハーベスタ応用のためのイオン液体と、ゲル化のためのポリマー、および、重合開始剤などの選定基準となる知見を得た。また、研究開発項目①の固体イオンエレクトレットとの組合せに必要なパラメータに関しても把握できた。特に、イオン液体を１Ｖ/ｎｍ程度の絶縁皮膜を持つ液体導体としてモデル化することで、大幅に理解が進んだ。また、ゲル化イオン液体の弾性を利用し、静電引力による電極-イオン液体間の接触界面の面積変化の減少を抑える新たな技術を開発した。
　
　③「高効率エナジーハーベスタの開発」では、既存の加工装置を用いてインパルス加振タイプのエナジーハーベスタの一次試作品を製作した。
　
　④「交通インフラでの振動発電デバイスの導入開発」では、想定した交通インフラにおいて、センシングを要するセンサ端末設置場所を設定し、振動環境（振動状態）を計測し、振動の最大加速度と卓越周波数を評価した。
　
　⑤「オフィス・工場等での環境発電デバイスの導入開発」では、オフィス・工場での主要な振動環境の把握を目的として、人体、空調機、工作機械で振動波形測定と周波数解析を実施した。
　
　⑥「標準化の戦略立案」では、標準化の戦略立案のためＩＥＣ/ＳＣ４７Ｆシンガポール会議（６月）、ミンスク会議（１０月）に出席し、ＭＥＭＳエレクトレット振動発電デバイスの審議を通じて国際標準化動向を調査した。
　
２．「エネルギー・環境新技術先導プログラム／究極の省エネを実現する「完全自動化」自動車に不可欠な革新認識システムの研究開発」（IRiS）
　
　究極のエネルギー効率により30%のCO2の削減が見込まれる未来交通システムを実現すべく、従来技術では到達不可能な「完全自動化」自動車を実現するための革新技術として、①分子慣性ジャイロ：自車位置を常に厳密に把握する技術、②分光イメージャ：周辺環境を常に正確に把握する技術、③高精度認識アルゴリズム技術、の三つの未踏認識技術の可能性を確保することを目的としている。先導研究としてそれぞれの技術の可能性について、自動車の実環境を見据えた視点で研究開発・評価を行った。
　
①分子慣性ジャイロ
　分子慣性ジャイロの原理検証のために、慣性力検出センサとしてMEMSフォースセンサチップを設計、試作し、分子慣性ジャイロラージスケールモデルを製作し、既製MEMSジャイロとの比較を行い、分子慣性ジャイロの有効性を確認した。
　また、MEMSフォースセンサチップの試作ラインへの適用について、高感度化に向けた最適形状を得るべくシミュレーションと試作を行った。
　要求仕様の明確化、省エネ効果の見積り精度向上のため、ジャイロ単独での走行が必須となるGPSが途絶するシーンを抽出し、これらのシーンでの走行速度、距離を加味しジャイロの位置精度を算出した。省エネ効果として合計約30%が期待できることが分かった。
　
②分光イメージャ
　ナノアンテナによる光吸収効率の向上により、シリコン単体では吸収できない光を検出可能とする機能の原理検証として、ナノアンテナを試作し、アレイ化したナノアンテナに光を照射したときに、赤外光の吸収を確認した。
分光検出器の試作ラインへの適用として、i線ステッパを用いて、原理検証の電子線描画法によるナノアンテナの同等構造の作成を行った。
物体の識別、人検知の観点から波長域は可視～遠赤と設定し、イメージャの画素間ばらつきの指標であるNETDを精度指標として、既存技術の開発動向を加味し目標値を設定した。
　
③認識アルゴリズム
　疑似同軸光学カメラの作成を用いて、可視画像と遠赤外画像からなる、人を撮影対象としたデータセットを構築した。上記データセットを用いてディープラーニングによる人識別を行い、遠赤外画像の有効性を確認した。さらに、可視画像と遠赤外画像を組み合わせた多波長データを入力としてディープラーニングを行い、人識別に適用することで、識別率が向上することを示した。また、車載を想定した実環境抽出を行った。

以上

　このたび平成26年度「エネルギー・環境新技術先導プログラム」のNEDO公募事業において、一般財団法人マイクロマシンセンター、株式会社デンソー及び国立大学法人東京大学の産学連携チームが受託した「究極の省エネを実現する「完全自動化」自動車に不可欠な革新認識システムの研究開発」の研究テーマが２月27日からスタートしました。それに伴い、研究会兼キックオフを4月7日（火）、一般財団法人マイクロマシンセンター新テクノサロンで実施しました。

　ご来賓として経済産業省やNEDOからのご挨拶を頂き、さらに研究開発管理を受け持つマイクロマシンセンター青柳専務理事からの挨拶のあと研究開発管理担当より「エネルギー・環境新技術先導プログラム」の概要や本テーマの位置付け、実施体制なの確認を行いました。
　さらに、参加メンバ全員に向け技術開発推進委員会委員長服部さま（デンソー基礎研）、研究開発責任者下山先生（東京大学教授）から本研究に関する決意表明を行い、研究員全員のベクトルを揃えました。
　本テーマは、究極の省エネや安全を可能とする未来交通システムに必要な「完全自動化」自動車の実現に向け大きな技術的ギャップを乗り越えるのに不可欠な革新的認識システムとして、
①厳密な自車位置の把握・・・・・・航空機並の高精度分子慣性ジャイロ
②人間を超えた周囲環境の把握・・・人間を超える認識力を持つ分光イメージャ
③認識アルゴリズム・・・・・・ロボティクス技術に立脚した認識アルゴリズム
の三つの未踏認識技術の可能性を確保すべく
（１）原理検証：国立大学法人東京大学
（２）実用化の見通し：一般財団法人マイクロマシンセンター
（３）実環境の評価：株式会社デンソー

の役割分担で取り組みます。技術開発推進委員会委員長、研究開発責任者の決意表明のあと、まだスタートから1ヶ月と始まったばかりではありますが、各担当の進捗報告及び成果報告を行いました。開発期間は2年を予定していますが、着手後10か月後のステージゲート（中間評価）での中間目標を達せすべく、明確な開発計画とそれぞれの緊密な連携を図るべく進捗確認と課題の摺合せを可能とするマネジメント体制を組んでおり、第一回にもかかわらず、内容的に豊富であり、技術開発推進委員会委員長や研究開発責任者を中心として、活発な議論と指示がありました。
　その後の実施した意見交換会では、研究会ではなかなか踏み込めない本研究開発に関する忌憚のないディスカッションを行いました。
（技術開発推進室主管研究員　小池）

　このたび平成26年度「エネルギー・環境新技術先導プログラム」のNEDO公募事業において、一般財団法人マイクロマシンセンター、株式会社デンソーおよび国立大学法人東京大学の産学連携チームが提案した「究極の省エネを実現する「完全自動化」自動車に不可欠な革新認識システムの研究開発」の研究テーマが採択されました。

　平成26年度「エネルギー・環境新技術先導プログラム」に係る
　　　実施体制の決定について　（2015.3.2）

　平成２６年度エネルギー・環境新技術先導プログラム
　　　採択テーマ一覧　（2015.3.2）

　このNEDO公募事業は、我が国がエネルギー・環境分野の中長期的な課題を解決していくために、原則2030年以降の実用化を見据えた必要となる技術シーズ、特に既存技術の延長とは異なる飛躍的なエネルギー効率の向上や低炭素社会の実現に資する有望な技術の原石を発掘し、将来の国家プロジェクトに繋げて行くことを目的としています。

　私どもが提案した「究極の省エネを実現する「完全自動化」自動車に不可欠な革新認識システムの研究開発」の研究テーマは、未来の交通システム（究極の省エネ、快適な移動空間の実現）に向け、自動車の完全自動化を実現すべく革新的な認識システムを目指すもので、そのコアとなる　（１）厳密な自車位置、（２）人間を超えた周囲環境の把握、（３）認識アルゴリズムの三つの未踏認識技術の実現性の確保に挑戦することとしております。

　

　本テーマについては、新年度早々に研究開始の運びとなります。皆さまのご支援・ご協力をお願いいたします。

（文責：青柳桂一＠マイクロマシンセンター）