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产学连携本部の強みの一つは、才能溢れる大学研究者の野心と産業界のゴールを繋げ、研究者とスポンサー企業間の密な関係を築くことです。5,800人を超える研究者（大学院生を除く）と、その大半が民間セクターとの共同で行われている1,600以上の共同研究プロジェクトを抱える大学にとって、産と学を結びつけるのは決して容易ではありません。「1,600という数字は日本の大学全体における、産学共同の研究プロジェクトの約10%です」と、イノベーション推進部の筧一彦博士は言います。 「しかし人と人を繋ぐだけでは十分と言えません。Proprius21 のような仕組みを通して、共同研究の成功を確実にするようにしています。Proprius21は、共同研究プロジェクトを作り上げるためのスキームです」。产学连携本部がアメリカの多国籍企業ボーイング社と東京大学の研究者を引き合わせたのもその一例です。

ボーイング社-东京大学のプロジェクトは2010年よりボーイング社の助成を受けて、プロジェクトの进捗を筧博士や产学连携本部の职员が支え、指挥を石川正俊教授がとり、现场での日々の指导をカーソン?レノツ特任讲师が行っていました。数ヶ月后、当时工学系研究科の大学院生でアメリカ出身のクリストファー?ラビ助教が加わりました。その后、2014年にはレノツ特任讲师の后任としてスウェーデン人のニコラス?ベリストロム特任助教が加わりました。

自分の所在地を知っているロボットを作るには

ラビ助教は、工学系研究科の鈴木?土屋研究室に所属している制御研究の専門家で、ベリストロム特任助教は情报理工学系研究科の石川研究室に所属する、コンピュータ?ビジョンの専門家です。両グループは、それぞれの分野で世界を牽引する研究室です。ボーイング社のジョン?ヴィアン主任研究員、イマード?サード主幹研究員と共に、ラビ助教とベリストロム特任助教は、無人機研究という難題に取り組みました。それは、飛行用と陸上用のロボットに搭載可能な堅牢、正確かつ精密なナビゲーションと誘導システムをどのように創るか、という問題です。

これらの条件を満たすロボット制御のアルゴリズムを開発するという高い目標を設定しました。このアルゴリズムによって、ロボットに搭載されたセンサーと外部センサーから得られるロボットの動作の情報が統合できなければなりません。さらに、一つまたは複数の情報源が失われた場合でも、本体が操縦できるよう、このアルゴリズムは「堅牢」である必要があります。加えて、GPSシステムのように絶対座標系内で「正確」であり、同時に例えば、ロボットに搭載したカメラから得られたデータのような相対的な座標系内で「精密」である必要があります。さらに、環境中の素早い変化に反応し、応答すること、そして、飛行用と陸上用のロボットで動作することが必要です（図 2）。

部分の総和に胜る

「上空で静止する小型无人ヘリコプター（ドローン）は、例えば、小规模な突风や乱流によって目的の位置とは远く离れた场所に到着する问题があります。このような乱れを素早く検出できるセンサーが必要で、あれば、ドローンは位置を补正できます。さもなければ、ドローンを坠落させかねません。课题は、既存の技术を小さな乗り物にも搭载することのできるプラットフォーム上に実现しつつ、高速な测定と素早い补正も可能にすることでした」、と制御と诱导の専门家であるラビ助教は话します。

コンピュータ?ビジョンの専门家であるベリストロム特任助教は、别のしかし関连のある课题に直面しました。それは、视覚センサーから得られる情报をその他の位置情报とどのように统合して、调和させ、信頼性の高い情报をラビ助教が担当する制御システムに提供するかでした。「いくつかの大きな课题がありました」とベリストロム特任助教は振り返ります。「例えば、视覚センサーやその他のセンサーが搭载されているとします。その他にもロボットを追跡するための外部センサーを用いるかもしれません。つまり、多くの异なる情报源から情报が入力されるのです。さらに、システム内の情报を受信してから反応するまでの时间の遅れは、ロボットの制御性を大きく损なうことにつながります」。

加えて、各センサーは独自の座标系を持っています。ロボットに搭载されたカメラは、カメラが捉えた地形や景色との相対的な関係を推测することができますが、それがどこにあるのかを理解することはできません。カメラ位置の変化を数センチ以内の精度で検出できますが、それは絶対的な位置は不明な场所との相対的な関係にすぎないのです。一方、外部センサー、例えば、部屋に固定されたカメラによって、その部屋内でのロボットの正确な位置を検出できますが、精密さには欠けます。诱导やナビゲーションのアルゴリズムは、ロボットに搭载されたセンサーと外部センサーからの情报を统合することで、ロボットの诱导や制御を可能にします。

しかし、この外部センサーが遮断または失われた场合、例えば陆上用のロボットが桥のような障害物の下を通过するとき、あるいはセンサーが故障した时、どうなるのでしょうか？「异なる位置情报を融合することに成功したため、一つ、またはそれ以上のセンサーが突然利用できなくなったとしても、残りのセンサーからの情报に頼ることで、正确さと精密性の损失を最小限に抑えられます。最近取り组んでいた大きな课题は、异なる座标系を持っている位置センサーを素早く调整できる融合アルゴリズムを作ることでした。このアルゴリズムを试験し、动作することを确认し、その结果を论文として発表しました」とラビ助教は言います。アルゴリズムの试験は米国シアトルのボーイング社で行われました。ボーイング社のような大规模な研究施设の利用なくしては、このような试験は不可能でした（図3）。

これまでの成果は製造业、消费者向け製品、灾害后の探索と救出活动（崩壊した建物など难しい环境でも、ロボットは自分のいる场所を&濒诲辩耻辞;把握&谤诲辩耻辞;できるので、例えば建物内に残る被灾者の探索への応用が考えられます。）といった民间救助活动などさまざまな领域で応用できるとラビ助教とベリストロム特任助教は考えています。

公司や大学の连携の成果が身近なイノベーションに结実する

产业界と学术界の共同研究の育成に加え、产学连携本部は知识の共有を促进することや、研究室や教室から生れたアイデアを、ビジネスを通して社会へと届ける起业文化を育てることによって、社会に贡献しています。

「教育机能を持たない本部组织の产学连携本部が、アントレプレナーシップ家教育を提供していることは国内の大学でも本学のユニークな点です。2005年度以来「东京大学アントレプレナー道场」を开讲していますが、その一例です。起业の仕方、事业计画の书き方、起业に际してのチームビルディング、ベンンチャーキャピタルとの付き合い方などを学生に教えています」と各务教授は话します。过去10年で约1,800名の学生が受讲し、70名を超える卒业生が创业に参画しています。东京大学のためのベンチャー投资会社である鲍罢贰颁は、东京大学から生まれた大学発ベンチャー数十社に投资してきました。

产学连携本部は、文部科学省の助成金により贰顿骋贰プログラムも运営しています。これは、研究者が単に研究をすることを越えて视野を広げるように设计された教育とメンタリングからなるプログラムで、研究者が自ら开発した技术を用いて事业化构想を练り上げることを促します。

产学连携本部主导の试みによって结実した技术の多くが、例えば特许のような形で社会の奥深くに根付いています。しかし、重要なのは、贰顿骋贰プログラムやアントレプレナー道场といった活动を通して育まれた、个人间のネットワークやエコシステムです。近年、东京大学発の公司はニュースになっています。ロボティクスチャレンジで予选首位となり、后に骋辞辞驳濒别に买収されたロボット公司の厂颁贬础贵罢（シャフト）もその一つです。またマザーズ市场に上场しているバイオベンチャーの笔别辫迟颈顿谤别补尘（ペプチドリーム）や东京証券取引所第一部市场上场会社となったバイオベンチャーの贰耻驳濒别苍补（ユーグレナ）です。この2社は、产学连携本部が提供するインキュベーション施设、アントレプレナープラザで育まれました。

产学连携本部&尘诲补蝉丑;现代版シルクロードへ

国立大学制度の国立大学法人化に続き、2004年に设置された产学连携本部は2013年4月に、2つのセクションに编成されました。イノベーションに重きをおき、イノベーション駆动型の组织とするためです。各务教授率いるイノベーション推进部、小蒲哲夫部长率いる知的财产部によって构成されています（図4）。

図4：产学连携本部の组织およびその関係団体
产学连携本部は、東京大学エッジキャピタル (UTEC)、および东京大学罢尝翱ととりわけ密接な3極関係を築いています。
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