テラヘルツ（THz）波は、透過性・高分解能性を有し、従来の可視カメラでは取得困難な透視情報、誘電特性、分子レベルの動的変化などの物理情報の取得を可能にします。本研究では、THzデバイス・計測技術、および物理モデルとAIの融合により、実用化に向けた次世代THzセンシング基盤の構築に取り組んでいます。
Physics-Informed Neural Network（PINN）に基づく物性情報抽出
テラヘルツ（THz）波の伝搬・散乱・吸収などの電磁気学的現象を物理モデルとしてAIに組み込み、PINNに基づく物性情報抽出手法を開発します。THz波の時空間信号に含まれる振幅・位相情報から誘電特性などを高精度に推定し、安定かつ実用的なTHzセンシング解析の実現を目指します。
THz×可視のAI情報融合
テラヘルツ（THz）波から得られる透視情報・誘電特性などの物理情報と、可視画像に含まれる形状・色・テクスチャ情報をAIにより融合する手法を開発します。異なるセンサ情報を相補的に統合し、高信頼・高精度な認識・計測を可能にするマルチモーダルセンシング基盤の実現を目指します。