【研究領域課題番号】21K18287 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

糖取り込み / 糖尿病足潰瘍 / ドレッシング / 人工知能 / デバイス

【研究成果の概要】

これまで応募者は非侵襲的であり心地よさを提供することが可能な振動によって産生され
るNitric Oxideを介した血管拡張によるin vivoでの血流促進効果並びに産学連携により開発したベッド挿入型振動器による褥瘡並びに糖尿病足潰瘍での創傷治癒効果を報告してきた。そこで、振動により高血糖が改善されることで血管拡張が促され、創傷治癒が促進するという仮説のもと、個々のインスリン抵抗性および血管拡張能に応じて人工知能により振動強度を自律的に最適化する糖尿病足潰瘍治癒促進のためのインテリジェントドレッシングを開発することを目的とする。この創傷治癒促進デバイスにより、創傷治癒促進に加え、滲出液グルコース濃度や血流のモニタリング結果をスマートフォンに送信し病態改善を可視化することで患者のモチベーションも向上することが期待され、革新的なセルフケアデバイスとして創傷医療に貢献する。
本年度は振動による脂肪細胞における糖取り込み促進メカニズムの解明に取り組んだ。「脂肪細胞に振動刺激を与えると、AMPKが活性化することでGLUT4トランスロケーションが促進され、インスリン抵抗性が改善する」という仮説を証明することとした。①振動による糖取り込み促進、②AMPK阻害による糖取り込み阻害を証明し、関連するシグナリングパスウェイを阻害することによりメカニズムを検証した。この結果を受けて、糖尿病ラットを用いた動物実験を実施し、血流の増加及び創傷治癒促進効果を確認した。

【研究種目】挑戦的研究(開拓)

【研究期間】2021-07-09 - 2024-03-31

【配分額】25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円)

【研究分野】機械工作・生産工学

【研究領域課題番号】05402031 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

研削加工 / 人工知能 / ジェネティックアルゴリズム / ファジィルール / ニューラルネットワーク / データベース / ドレッシング / 人口知能

【研究成果の概要】

従来熟練技能者の技能に依存していた研削加工条件の設定を知的に自動化することを目的とした本研究において、以下の成果をあげることができた.
1.熟練技能者の条件設定プロセスを模擬する意志決定モデルの構築.作業者が自己の経験から類似の加工事例を思い出し.その中から最も強く記憶している事例を選択するというプロセスを模擬するため,Feed Foward型ネットワークとBrain State in a Box型ネットワークを階層的に複合させた新たな方式を考案し,その有効性を計算機シミュレーションで確認した.
2.作業者の技能獲得を模擬する学習アルゴリズムの構築.生物の進化過程を数学モデル化したジェネティックアルゴリズムを応用し、加工事例から加工条件と結果の因果関係をファジィルールの形式で学習して技能に相当する知的データベースを作成する学習プロセスモデルを構築した.具体的には,円筒研削加工における加工面粗さと比研削エネルギ(研削焼けの発生を左右する.)を結果とし,これらを要求された値に納めるドレッシング条件と研削条件の組合せを決定する機能を持つ学習プロセスモデルを完成させた.計算機シミュレーションを通してモデルの改良を重ね,実用に供しうるシステムとすることができた.システムの有効性を実研削実験によって検証し,提案したシステムが十分に実用に供しうることを確認することができた.
以上要するに本研究は,研削加工における加工条件設定を知的に自動化するための2つの新たなアルゴリズムを提案し,その有効性を計算機シミュレーションと実研削実験で確認したものであり,この分野の先駆的な研究成果として位置づけられる.

【研究種目】一般研究(A)

【研究期間】1993 - 1994

【配分額】15,500千円 (直接経費: 15,500千円)