Abstract: This project aims to realise plastic waste reduction functions through global data collection using sensors, and the dynamic integration and analysis of sensor data.センサーを用いたグローバルなデータ収集、センサーデータの動的な統合と解析により、プラスチックの廃棄物削減機能の実現を目指す。
研究領域:Meta-Level System, Cyber-Physical Systems, Multimedia Database, Global Environmental Database System, Robotics, AR, VR
Abstract: Data Sensoriumとは、データの世界を人間の身体感覚として提供するシステムである。アジアAI研究所における様々なプロジェクトを国際的に横断する共同研究のプラットフォームとなることを企図している。
研究領域:VR/AR, 身体感覚, サイバーフィジカルシステム, 国際研究・教育連携
Abstract: We aim to build a cutting-edge museum that makes advanced use of data science technologies.
Abstract: データサイエンス技術を高度応用した先端的美術館の構築を目指す。
Research Area: Multidatabase System, Digital Museum, Digital Archive, AR, VR
研究領域:マルチデータベースシステム, デジタルミュージアム, デジタルアーカイブ, AR, VR
Abstract:
Conscious AI is an emerging Buddhist Inspired AI research paradigm grounded in the Dhamma—the Buddha’s cognitive, ethical, and phenomenological teachings for understanding the nature of matter and human existence—and inspired by the classical notion of the Dhamma Eye (dhammacakkhu, ธัมมจักษุ), the capacity to “see clearly” into the nature of reality. By modeling how sati (mindful consciousness, สติ), sampajañña (clear comprehension, สัมปชัญญะ), and paññā (insightful wisdom, ปัญญา) shape human recognition, decision-making, and knowledge formation, Dhamma AI seeks to move beyond pattern-based computation toward awareness-centered cognition and insight-driven understanding. This approach extends the aims of Buddhist-inspired AI by emphasizing that without the cultivated presence of mindful attention and clear comprehension, the pathway to genuine imagination and new knowledge creation remains incomplete. Through an in-depth study of these cognitive processes, Dhamma AI aspires to develop computational systems that embody interpretive clarity, ethical grounding, and the capacity to overcome ignorance, providing a unified architecture that integrates epistemology, ethics, and cognition into a coherent, wisdom-oriented framework.
Conscious AI は、物質と人間存在の本質を理解するための、仏陀による認知的・倫理的・現象学的教えであるダンマ(Dhamma)に基づく新たな AI 研究パラダイムであり、さらに存在の実相を「明晰に見る」能力を指す古典的概念であるダンマの眼(dhammacakkhu, ธัมมจักษุ)に着想を得たものである。Dhamma AI は、サティ(sati:気づきの意識、สติ)、サンパジャニャ(sampajañña:明確な理解、สัมปชัญญะ)、パンニャー(paññā:洞察智、ปัญญา)が人間の認識・意思決定・知識形成をどのように形づくるかをモデル化することにより、単なるパターンに基づく計算処理を超えて、気づきを中心とした認知および洞察に導かれる理解へと進むことを目指すのである。このアプローチは、仏教着想型 AI の目的を継承しつつも、気づきと明確な理解が培われなければ、真正な想像力や新たな知識創造への道が不完全なままであることを強調する点に特色がある。これらの認知プロセスを深く解明することで、Dhamma AI は、解釈の明晰性、倫理的基盤、無明を克服する能力を備えた計算システムを構築し、認識論・倫理・認知を統合した一貫した智慧志向のアーキテクチャを提示することを目指すのである。
研究領域:Dhamma AI, Dhamma Eye, Buddhist AI, Conscious AI, Consciousness, Awareness
This study explores a non-contact bed-posture detection AI system designed for elderly care. Using a minimal sensor configuration consisting of pressure sensors and piezoelectric sensors, the system continuously monitors a patient’s posture and identifies high-risk positions that may lead to falls or pressure ulcers. By employing a hybrid classification model that integrates neural networks with Bayesian networks, the system improves robustness against signal noise and achieves a classification accuracy of over 97%. This research advances posture-detection algorithms, signal-normalization techniques, and real-time monitoring technologies based on probabilistic models, contributing to the development of AI-assisted care systems equipped with precise sensing and adaptive alert functions.
高齢者介護を対象とした非接触型ベッド姿勢検知のAI応用を探求するものである。圧力センサーと圧電センサーからなる最小限のセンサー構成により、患者の姿勢を継続的に監視し、転倒や褥瘡につながるリスク姿勢を識別する。ニューラルネットワークとベイズネットワークを組み合わせたハイブリッド分類モデルを採用することで、信号ノイズに対する堅牢性を高め、97%以上の分類精度を達成した。本研究は、姿勢検知アルゴリズム、信号正規化手法、確率モデルを用いたリアルタイム監視技術の高度化を進め、精緻なセンシングと適応的警告機能を備えたAI介護システムの実現に貢献する。
研究領域:AI介護, ベッドセンサー, Elder care system, On-bed posture detection
By Conscious AI and NLP Lab
Abstract: WebXR基盤によるマルチデバイス対応のバーチャル研究空間を提供し、国際的な研究者が同一環境でコラボレーションしながら、データ収集・解析を行える仕組みを構築することで、国際共同研究を強力に推進することを目的とする。特に、アバタの動作、視線、表情、環境情報など多次元時系列データをリアルタイムに取得し、AIによる解析と可視化を通じて人間理解と環境最適化に応用する。
研究領域:XR Interaction & Cognify, Virtual Space Data Science
Abstract: The essence of the Semantic Microscope approach is for modeling expert knowledge for determining the target data for analysis through five key elements: (1) temporal granularity, (2) feature extraction method, (3) time window, (4) time-series difference computation method, and (5) prediction origin. This study aims to enable the determination of time-series data for analysis as semantically discrete values by incorporating expert knowledge into the model.
Abstract: 「インテリジェンス・エンジン(IE)」は、複数のCPS(サイバーフィジカルシステム)から得られる知能をリアルタイムで上位統合し、多面的な意思決定を生成。それらを物理空間のターゲットへフィードバックすることで、ビジネス・教育・社会福祉の領域において価値をインパクトへと転換する。
Abstract: Abstract: データサイエンスおよびAI関連の技術を用いて、実社会における具体的なテーマで先端的な活用事例を見出し、実践的な社会的課題解決を目指す。AIx{ }は、AIx{Expertise}, AIx{あなたの好きなこと}の意味。
研究領域:Actionable Metircs(行動を促すデータ), AI in Business(AIのビジネス活用), Product Management(プロダクトマネジメント)、Growth Hack(グロースハック, データ志向のデジタルマーケティング・成長戦略)
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