Ising マシンは，複雑かつ無秩序なシステムの特性を研究するために必要なエネルギー消費コストと時間を削減することを目的とする，さまざまな非従来型のハードウェアに実装された物理シミュレータである．多くの複雑な非凸（または頑丈な）エネルギーランドスケープ，特にバイナリスピンシステムのイジングハミルトニアンは，これらの物理シミュレータに直接マッピングすることができる．ここでは，状態が実変数によって記述されるアナログイジングマシンに焦点を当て，新しく提案されたダイナミクスの時間とエネルギー消費の減少について議論する．開発されたシミュレータは，複雑かつ無秩序なシステムの物理学を研究するための新しい方法を与えることが期待される.

シリコン神経ネットワークは神経系を模倣する電子回路システムであり，神経系の情報処理を高い電力効率で実現する為，次世代人工知能の基盤技術として，近年注目を集めている．シリコン神経ネットワークは神経細胞の挙動を再現するシリコンニューロンから構成されるが，我々はこれまでの研究で，少ない消費回路リソースで多種多様な神経細胞クラスを忠実に再現するDigital Spiking Silicon Neuron （DSSN）モデルの開発を行ってきた．本解説では，DSSN モデルについて，特にパラメータ探索手法を中心に，解説を行う．

パラメータによって増大していく形状のホモロジー群の変化を計算する手法であるパーシステント・ホモロジー群は，単体複体の増大列であるフィルトレーションに対して定義されるホモロジー群である．Vietoris-Rips 複体を用いることで単体複体のフィルトレーションを点の集合から構成することができる．パーシステント・ホモロジー群は線形代数における掃き出し法の一種で計算することができる．本解説ではパーシステント・ホモロジー群の算法を紹介し，Vietoris-Rips 複体のパーシステント・ホモロジー群の計算例を提示する．

与えられた論理式を満たす論理変数の割当の有無を求める充足可能性問題（SAT）は，計算機科学の理論と実応用の両面において重要な問題である．本稿では，Ercsey-Ravasz と Toroczkai によって提案されたSAT を解く力学系についての解説を行う．SAT を時間変化する最適化問題として定式化し，連続時間・連続状態空間上での最急降下法を用いて解くこの系は，過渡カオスなどの興味深い力学系的性質が知られており，電子回路としての応用も期待されるものである．

機械学習は数理的および工学的な興味から多くの注目を集めている．その中でもベイズ推定は広く利用されており，変分ベイズ法はその代表的なアルゴリズムである．一方で，様々な文脈で量子計算や量子力学に基づく計算手法が注目を集めている．そこで本解説では，近年提案された変分ベイズを量子力学的に拡張したアルゴリズムの解説を行う．初めに教師なし学習の問題設定で定式化を行う．その後ハミルトニアン量子化に基づく量子化を用い，推定のための更新式を示す．さらに，教師あり学習の場合にも言及する．

感染症の数理モデルは，複雑な感染症伝播過程の理解や感染症対策の有効性評価に用いられる．その中で，メタ個体群感染症モデルは，空間的に離れたパッチ（区画）に分布した個体群とパッチ間の個体の移動を考慮するモデルである．このような現実的要素を取り入れるモデルでありながら，ある程度の理論的解析も可能である．本稿では，一部のパッチに介入して（つまり感染症対策を施して）実効的な感染率を引き下げるような局所的対策に注目し，感染症の大規模流行を予防するために必要な最小介入割合（介入閾値）の理論的導出や選択的介入の有効性を検証するための数値シミュレーションについて解説する．

時系列に対する可逆な二つの変換，フーリエ変換とリカレンスプロットについて，各々の特徴を述べ，リカレンスプロットを使って時系列を構成する点を値の近さで分割することで，非線形を含む時系列に基底を導入し，時系列に対する作用素を構成する可能性を議論する．

2020 年1 月から3 月の約50 日間にわたって中国の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の累積感染者数と累積死亡者の推移を追跡したところ，従来の報告には見られない特徴として，暫定死亡率（最終的な死亡率ではなく，その日までの累積死亡者数と累積感染者数の比）の推移データには極小点が見られ，かつ，そのタイミングは死亡者がピークとなる時期よりも8 日ほど早いことが分かった．また，統計データを近似したシグモイド曲線からも同様に，死亡率曲線に極小値が現れる条件が見出された．

感染拡大を抑制するための政策は累計感染者数も抑制すると期待される．本研究では，感染拡大を抑制するための政策が感染の最終規模に与える影響を，SIR モデルを用いて解析した．政策介入を行った際の最終規模方程式を導出し，政策介入時の最終規模が政策を行わない場合と比較して常に減少することを示した．また，政策を早期に開始したときに最終規模が最小とならない場合があることを明らかにし，数値実験によりそのような実例を示した．

インフラの維持管理コストの増大が問題になるなかで，交通信号機の設置や維持管理コストの低減も求められてきている．本稿では，この問題を解消するひとつである「自律分散型の信号システム」を想定し，最新のセンシング技術や通信技術を前提に，考えられる信号制御ロジックを検討する．提案ロジックは，安全性，円滑性，平等性の 3 つの観点から最もよい信号パターンを選択，中央制御システムによらず自律的に信号を制御する．また，交差点の形状や矢印灯器の有無といった，様々な場合に対応できる拡張性をもつ．これらの特徴により，コストを削減しながら十分な性能を持つ信号システムを実現する．

高速道路合流部では，合流車および本線車のドライバー双方が互いの挙動に基づいて行動決定を行う相互作用が発生していると考えられる．本研究では，このような二車の相互作用を非協力ゲーム理論によりモデル化した．各車のドライバーがゲームにおいて完備情報を持つプレーヤーであり，車の距離差および速度差によって決まる各自の効用関数を最大化しようとすると仮定した．阪神高速道路で収集されたZen Traffic Data により抽出した合流挙動に対して，近年提案された新たな統計的手法を適用することによって，効用関数のパラメーター推定を行った．

自動運転技術の社会導入によって，交通空白地における移動制約者等の社会課題を解決または改善することが期待されている．これを実現するためには，自動運転車両の利用形態や速度域などの利用シーンと，それに応じた自動運転システムの導入シナリオを明らかにすることが重要である．本稿では，メーカー，法制度設計者，サービス事業者，サービス利用者，保険会社等の様々なステークホルダーにとって自動運転システムの実現を阻害する要因について，イシューツリーを用いた構造化を通じて特定し，阻害要因を除去または改善する方策を提示する．

本研究は，近年提案された連続体交通流理論に基づき，サグ部におけるCapacity Drop (CD) 現象を実証的に分析する．具体的にはまず，理論の構成要素やその背景にある現象，予測される帰結を簡潔に整理する．そして，理論から予測される渋滞中の交通流特性と実観測データを定性的/ 定量的に照らし合わせることで，従来にない現象の解釈が可能であることを示す．

高速道路ネットワークにおける適切な交通マネジメント施策を検討するにあたっては，交通需要すなわちOD 交通量についての現象理解が重要である．そこで本稿では，首都圏高速道路ネットワーク全域を対象として，道路会社別に収集されたETC データを統合したうえで，OD 交通量の時間帯による変動実態を分析した．状態空間モデルを用いて，観測された時間帯別OD 交通量から24 時間周期を持つ時間帯変動成分を抽出し，これをクラスタリングすることによってピークの発生回数や時間帯の異なる10 つのパターンを明らかにした．さらに，路線によって混入率の高いOD のパターンが異なるなどの傾向を分析した．

2015 年に著者らがGTFS フォーマットによる公共交通オープンデータを静岡県で公開して以来，国交省による標準化などもあり，路線バスを中心に公共交通オープンデータの整備，公開が続いている．データ整備は，MaaS プラットフォームの実現にも繋がるため，その進捗にますます注目が集まっている．この発表では，全国で実践されている公共交通オープンデータの最新状況を紹介するとともに，技術的な課題や今後の可能性について議論する．

物流産業における車の燃費向上，ドライバ不足の解消や安全性向上への要求が高まっており，自動運転技術を活用したトラックの隊列走行システムが一つの解決策として期待されている．トラックの隊列走行は隊列走行そのものの安全性に関する技術的な課題だけではなく，周辺車両への影響などの社会的受容性に関する検討も必要となる．本研究では，トラックの隊列走行時における周辺の一般車両ドライバからの受容性および安全性の向上を目指し，隊列走行中のトラックの仕様およびインフラ側の仕様，車外HMI が周辺の一般ドライバの運転行動および心理的状態に与える影響について検討した．

現在，提案されている自動車の遠隔操縦システムでは，従来の運転席を模擬したハンドルとペダルで構成された仕様となっている．遠隔操縦者への情報提供および操作入力については，通信速度などの影響により遅れが生じる．遠隔操縦者は運転時に体感情報が得られないだけでなく，運転操作を行う環境が一般の運転と大きく異なる．本研究では，遠隔操作車両に対する運転者の運転特性を明らかにするとともに，遠隔操縦システムで有効な運転操作と情報提示に関するインタフェースの研究開発を目的とする．本稿では，自動車の遠隔操縦システムに適合する運転操作のためのインタフェースについて，ドライビングシミュレータを用いて基礎検討を行った．

過去2 秒間の映像から警察官の手信号による交通指示を認識する手法を開発した．車載カメラ映像から指示者の骨格座標を連続的に推定し，深層学習（LSTM）を用いて手信号の現示を「赤」「青」の2 値および「その他」を加えた3 値に分類する．得られた現示状態と継続条件等から自車の停止・進行を判定する．実験の結果，「赤」「青」には類似の挙動が含まれており，それを「その他」として分離することで適切に判定できることが明らかになった．最終的な結果では，進行・停止の指示を正しく判定し，かつ，切り替わり時間の誤差（早すぎる進行指示および遅すぎる停止指示）を0.43 秒以下に収めることができた．

交通事故は人間社会の安全を脅かしている。全ての事故原因において、交差点による視覚環境の不良が重大な要因と考えられる。このような問題を解決するために、車載カメラを用いてカーブミラーの中に映る接近物体の検出に試みた。Faster R-CNN を用い、車載カメラで撮影した運転シーンからカーブミラーを見つけ、さらにカーブミラー中に映る道路物体を検出した。検出した物体のバウンディングボックスをもとに各物体を追跡し、カルマンフィルターとオプティカルフローで軌跡の補間を行った。カーブミラー中に映る物体の垂直移動方向から、物体が近づいているか、遠ざかっているかを判断した。自作のデータセットを用いて提案手法の評価を行った結果、比較的に大きく映る道路物体は高い精度及び再現率で検出できるが、15*15 ピクセル以下の小さい物体は検出および追跡することが困難であることが示された。

鉄道車両の自己位置をGNSS（全球測位衛星システム）により検知し，その情報を携帯電話のLTE 通信を利用して送信し，センターサーバーが鉄道踏切までの最短到達時間を計算し，警報機と遮断機の制御機に送信し，警報動作を開始するシステムがある．LTE 通信の汎用性を活かして，さらに鉄道踏切と自動運転車両を統合して制御するシステムを提案し，その性能を，大学構内の実験フィールドにある鉄道試験線と試験道路を用いた実験により示した．

大量に発生するコンクリートがれきの処理やセメント製造時のCO₂ 排出の削減が課題となっている．本研究では木材を使用することで，セメントを使用せずにコンクリートがれきを硬化体として再生する方法を検討した．具体的には，コンクリートがれきと木材のそれぞれを粉砕して得られる粉体を混合してホットプレスすることで硬化体を製造し，コンクリートと木材の割合，含水率，成形温度などが硬化体の曲げ強度に与える影響を検討した．実験の結果，これらの条件を変化させた多くのケースで，一般的なコンクリートの曲げ強度を大きく上回る結果が得られた．

コンクリートの表面仕上げにおいて，養生剤の散布はコテの滑りを容易にするとされている．本研究はセメントペーストの粘弾性に界面活性剤系養生剤が与える効果の定量化を目的とし，剛体振子物性試験器を用いた測定を実施した．その結果，剛体振り子の自由減衰振動の周期および対数減衰率からセメントペーストの相対貯蔵弾性率および相対損失弾性率が推測可能であること，界面活性剤系養生剤を加えたセメントペーストの相対貯蔵弾性率および相対損失弾性率の増加は，無添加や養生剤の代わりに水を加えた場合と比較して遅延・抑制されることを確認した．