都市・交通デザイン学科

14th IEEE REGION10 SYMPOSIUM2026（R8.6.29 – 7.1開催, 会場：マレーシア・ペナン Penang Skills Development Centre (PSDC)）において、大学院持続可能社会創成学環社会データサイエンスプログラム１年（都市・交通デザイン学科出身）の坂田勇樹くんが発表した研究課題「Physics-Guided Online Distillation for Real-Time Robust Laser Metrology,(著者：Yuki Sakata, Yasuo Suzuki, Naoki Tatta, Rie Jinki, Yuukou Horita)」が、BEST PAPER AWARDを受賞しました。今回の発表は、口頭発表です。

これは、社会基盤工学における高精度レーザー変位計測では、環境振動や大気ゆらぎの影響を強く受けます。物理法則に基づく平均化手法は統計的な中心値を推定できますが、本質的な時間遅れが生じるという課題があります。一方、一般的なディープラーニングモデルは、現場でのリアルタイムな適応を行うには計算負荷が大きすぎます。このギャップを埋めるため、「自己進化型ニューラルアンサンブル（Self-Evolving Neural Ensemble）」フレームワークを提案し、サブピクセル精度（RMSE < 0.379 mm）の位置測定と、実質的に遅延のない推論（単一フレーム分の遅延のみ）を実現しており、今後の実用化が期待される研究開発成果です。