理化学研究所、東北大学、大阪公立大学、熊本大学、豊橋技術科学大学の共同研究グループはこのほど、太陽光エネルギーを高効率に吸収する藻類の光捕集タンパク質複合体「フィコビリソーム」の立体構造を明らかにし、光吸収機構を解明した。
好熱性シアノバクテリアの
理研など 藻類の太陽光エネルギー吸収機構を解明
2022年7月15日
豊橋技術科学大学
NEDOなど 野菜市場価格のAI予測サービス提供を開始
2021年5月11日
新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は3月より、ファームシップと豊橋技術科学大学が人工知能（AI）を活用して開発した野菜市場価格の高精度予測サービスの無償提供を開始した。
NEDOは「人工知能技術適用によるスマート社会の実現」事業の一環として、東京都中央卸売市場大田市場のレタス価格を月次で予測する市場価格予測アルゴリズムを実証。今回、レタスに加えトマトやイチゴなど5品目の市場価格を週次単位で高精度に予測する仕組みを開発した。
植物工場はその効率的生産性により生産量を伸ばしているが、その需要は露地野菜の価格に左右され、廃棄や販売の機会損失が生じている。それに対し、同事業は植物工場の野菜栽培過程や流通でのビッグデータを収集し、AIで需給をマッチングし、野菜の成長や物流などを最適化し、バリューチェーン全体を効率化することで、野菜の廃棄や販売機会損失の低減を目指している。
2018年から東京大学がセンサー技術、豊橋技術科学大学が需要予測技術、パイマテリアルデザインが生育予測技術、そしてファームシップがトータル・システム効率化技術の開発を担当し、生産・流通・販売の現場データを活用した需要予測システムと成長制御システムを開発し、レタスの価格予測の実証を行ってきた。大田市場のレタス市場価格と植物工場のレタス需要量の相関関係に着目し、これまでのレタスの市場価格などのビッグデータをAI機械学習で解析し、1週間先のレタス市場価格を高精度で予測する仕組みを開発した。
今後3者は、この実証を通じて需要予測システムと生育予測や成長制御を統合した生産制御システムの有効性を検証していく。また、ファームシップは需要予測値と実績の精度を確認した上でシステムの充実・強化を図り、ファームシップと豊橋技術科学大学はこの実証データをもとに、「AIによる植物工場等バリューチェーン効率化システム」の研究開発を進め、栽培する野菜の成長制御や物流など各プロセスの最適化を組み合わせてバリューチェーン全体の効率化を目指す。
帝人 汚水処理技術、B‐DASHプロジェクトに採択
2020年7月3日
帝人はこのほど、国土交通省が実施する下水道革新的技術実証事業「B‐DASHプロジェクト」に、帝人フロンティアを含む6者の共同研究体が提案した「災害時に応急復旧対応可能な汚水処理技術の実用化に関する実証事業」が、令和2年度実施事業として採択されたと発表した。
近年、豪雨や地震などの自然災害で下水処理場が被災し、その機能を失う状況が多発。未処理の下水が流出した場合は、周辺住民の衛生・安全・財産にかかわる重大な事態につながる恐れがある。そのため、迅速な施工・設置により水処理の復旧が可能な技術開発が求められている。こうした中、6者（帝人フロンティア、エステム、積水アクアシステム、日新技術コンサルタント、豊橋技術科学大学、愛知県田原市）が共同で、実証事業を提案し採択された。
実証技術の概要は、パネルタンクに特殊繊維担体を設置したユニット型水処理システム（生物反応槽）を、田原浄化センターの最初沈殿池横に設置し、水路から汚水を取水して、流入水をこのユニット型水処理システムへ送水。凝集沈殿処理、固形塩素剤による滅菌処理を行い、放流可能レベルにまで処理する。
今回の実証技術は、災害発生時に運搬、現地での組み立て、運転の立ち上げ、維持管理、撤去が容易に実施可能で、迅速な応急復旧に優れたユニット型水処理システムを用いるもので、①調達が容易で可搬性に優れたパネルタンクを用いることで迅速な施工が可能、②運搬・組み立てが容易で下水処理の運転の立ち上げが早く解体撤去も容易、③省スペース、変形スペースで設置が可能、④ユニットの組み合わせにより流入水量、流入水質に対して柔軟な対応が可能、⑤高耐久かつ高負荷運転が可能で、運転管理が容易な特殊繊維担体を使用、⑥運転管理にはクラウド装置を使用し、安心・安全な遠隔管理を実施する、といった特長がある。