フィジカルAI：材料・デバイス・実装の統合技術 [単行本]

フィジカルAI：材料・デバイス・実装の統合技術 [単行本] の 商品概要

• 目次

  序論　フィジカルAI物質と知能の再統合
  
  第Ⅰ編　フィジカルAIの基礎と設計アーキテクチャ
  第1章　2050年におけるフィジカルAIの定義と変遷
  1　概要
  2　フィジカルAIにおける「クロスドメイン化」の本質
  　2.1　なぜ「融合」が必要なのか
  　2.2　領域の役割の変化
  3　メカニクス×インフォマティクス：身体化された知能
  　3.1　形態学的知能
  　3.2　デジタルツインによる設計融合
  4　エレクトロニクス×インフォマティクス：神経系の高速化
  5　メカニクス×エレクトロニクス：高密度な身体の実現
  6　クロスドメイン化を阻む課題と解決策
  7　将来展望：生成AIが加速させるクロスドメイン
  
  第2章　フィジカルAI演算デバイス
  1　概要
  2　フィジカルAI演算デバイスの本質的特徴
  3　演算デバイスのアーキテクチャ分類
  4　フィジカルAIが直面する演算デバイスの課題
  5　解決に向けた技術トレンド
  
  第3章　フィジカルAIのバーティカル統合：材料・部品・構造・信号処理の四位一体アーキテクチャ
  1　概要
  2　フィジカルAIにおける「階層構造」の全体像
  3　材料：物理情報の入り口と出口
  4　部品：機能のユニット化
  5　構造：物理法則との対話
  　5.1　構造が生み出す「受動的知能」
  　5.2　軽量化と剛性のトレードオフ
  6　信号処理：統合と制御
  7　技術的課題：境界領域の摩擦
  
  第Ⅱ編　マテリアル・インテリジェンス（材料の知能化）
  第1章　材料が支える高性能化（高感度・低ノイズ・高耐熱材料の開発潮流）
  1　概要
  2　高感度材料の潮流：微細な予兆を捉える
  3　低ノイズ材料の潮流：情報の純度を守る
  4　高耐熱材料の潮流：限界環境への挑戦
  5　協調設計（Co-design）による高性能化の実装
  6　フィジカルAIが求める「材料」のパラダイムシフト
  　6.1　概要
  　6.2　高感度材料─「触覚」と「視覚」の極限追求
  　　6.2.1　次世代の触覚センサー：エラストマーとナノ材料の融合
  　　6.2.2　量子ドット（QD）による超高感度イメージング
  　6.3　低ノイズ材料─信号の純度を守る「盾」と「フィルター」─
  　　6.3.1　磁性材料による電磁波遮蔽（EMIシールド）
  　　6.3.2　低誘電損失材料（Low-Dk／Low-Df）
  　6.4　高耐熱材料─過酷な環境がAIを鍛える─
  　　6.4.1　ワイドバンドギャップ半導体（SiC／GaN）
  　　6.4.2　耐熱構造材料：セラミックスと高耐熱樹脂
  　6.5　業界分析と今後の予測
  　　6.5.1　材料メーカーの「プラットフォーマー化」
  　　6.5.2　開発手法の変革：マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
  
  第2章　材料設計指標の革新：構造・機能・プロセスの三位一体最適化
  1　三位一体設計の必然性
  2　構造：階層性が生むマルチスケール設計
  3　プロセス：デジタル・マニュファクチャリングとの同期
  4　三位一体の最適化手法：トポロジー最適化とAI駆動開発
  
  第3章　自己適応・自己修復材料による物理インテリジェンス
  1　なぜ今，物理インテリジェンスなのか
  2　身体化知能から物理インテリジェンスへ
  3　自己維持の知能（自己修復材料によるホメオスタシス）
  4　環境最適化の知能（自己適応材料による動的変容）
  5　演算する物質（メカノコンピューティングとリザーバー）
  6　社会実装の拡がり─ロボティクスを超えて7課題と技術的ブレイクスルー
  
  第4章　企業分析
  　1　ソニーグループ
  　2　浜松ホトニクス
  　3　村田製作所
  　4　旭化成
  　5　STMicroelectronics
  　6　Analog Devices（ADI）
  　7　AGC
  　8　キーエンス
  　9　オムロン
  　10　NVIDIA
  　11　Intel
  　12　IBM Research（IBM研究所）
  　13　TSMC
  　14　Samsung
  　15　レゾナック
  　16　ローム
  　17　信越化学工業
  　18　JSR
  　19　富士フイルム
  　20　東レ
  　21　三菱ケミカルグループ
  　22　IHI
  　23　日本ガイシ
  　24　住友電工
  　25　京セラ
  　26　帝人
  　27　BASF
  　28　3M
  　29　Corning
  
  第Ⅲ編　高度センシング・デバイスと知覚システム
  第1章　MEMS・ナノ構造化による高感度化
  1　概要
  2　フィジカルAIに「微細化」が必要な理由
  3　MEMS技術による物理センシングの革新
  4　ナノ構造化による「超・五感」の実現
  5　信号処理との密接な関係：エッジAIへの直結
  6　感度を飛躍させるメカニズム
  7　業界分析：2026年の市場構造と主要プレーヤー
  　7.1　概要
  　7.2　フィジカルAI・ナノセンサー実装の現実的ロードマップ
  　7.3　主要プレーヤーの現実路線・戦略
  　7.4　業界別フィジカルAI導入シナリオ
  8　ィジカルAIを支える技術分野別・進化の最前線
  　8.1　概要
  　8.2　ロボティクス分野
  　8.3　車載・モビリティ分野
  　8.4　バイオ・ヘルスケア分野
  9　コスト感と量産化の課題
  　9.1　概要
  　9.2　導入のコスト感（フェーズ別）
  　9.3　量産化における4つの主要課題
  　9.4　分野別：量産化の「死の谷」と克服シナリオ
  
  第2章　フィジカルAIとフレキシブルセンシングの融合
  1　概要
  2　フレキシブルセンシングを支える材料工学
  　2.1　有機半導体と導電性高分子
  　2.2　ナノ材料の複合化
  　2.3　自己修復性材料（セルフヒーリング）
  3　主要なセンシング・メカニズムとフィジカルAIへの応用
  　3.1　電子皮膚のシステム設計：マルチモーダル統合
  　3.2　AIアルゴリズムとの連携：生体模倣型アプローチ
  4　フィジカルAIにおける情報処理のパラダイムシフト
  5　具体的なユースケースと社会実装
  6　現在の課題と将来展望
  7　業界分析：現在の勢力図と技術動向
  　7.1　スマートロボティクス市場
  　7.2　ヘルスケア・ウェアラブル市場
  　7.3　自動車・インフラ市場
  8　ユースケース別の比較分析
  9　技術予測：2050年へのロードマップ
  
  第3章　各種センシング方式（光学，圧力，触覚，化学）の最新動向とAI融合
  1　概要
  2　圧力・触覚センシング：皮膚としての進化
  3　化学センシング：環境と内部状態の把握
  4　センシング動向の十字路：統合と課題
  5　業界分析
  6　現場適用の実務課題
  7　現場適用のための実務課題と設計指針
  8　技術要素と設計指針
  　8.1　光学センサ
  　8.2　圧力センサ
  　8.3　触覚センサ
  　8.4　化学センサ
  　8.5　AIアルゴリズム
  9　ハードウェアとソフトウェアの統合
  10　具体的なユースケース
  　10.1　多品種・不定形物を取り扱う協働ロボット10.2自動運転
  　10.3　医療用ロボット
  　10.4　スマートファクトリー
  11　2050年へのフィジカルAI技術ロードマップ
  12　技術的ブレイクスルー：センサフュージョンの高度化
  
  第4章　企業分析
  1　ソニーグループ
  2　NVIDIA
  3　キーエンス
  4　オムロン
  5　旭化成エレクトロニクス（AKM）
  6　TDK
  7　浜松ホトニクス
  8　村田製作所
  9　ルネサスエレクトロニクス10STMicroelectronics
  11　Prophesee
  12　Luminar Technologies
  13　Aeva Technologies
  14　Ultraleap（旧Ultrahaptics）
  15　Vayyar Imaging
  16　Exyn Technologies
  17　TriEye
  18　Ouster
  19　SenseTime
  20　日立製作所
  21　パナソニックグループ22クボタ
  23　ファナック
  24　三菱電機
  25　デンソー
  26　Boston Dynamics
  27　Tesla
  28　Amazon Robotics
  29　ソフトバンクグループ
  30　Robert Bosch
  31　Bosch Sensortec
  32　Knowles Corporation
  33　Amphenol Corporation
  34　Sensirion
  35　Silicon Sensing Systems
  36　Melexis
  37　SICK
  38　ローム
  39　デンソー
  40　Syntiant
  41　Graphcore
  42　MEMS Drive
  43　Usound
  44　X-FAB Silicon Foundries
  45　Afore Oy
  46　Sand 9
  47　MCube
  48　Boréas Technologies
  49　Samsung Electronics
  50　LG Display
  51　パナソニック
  52　セイコーエプソン
  53　村田製作所
  54　ローム55DuPont56Covestro57BASF
  58　東レ
  59　三井化学
  60　住友化学
  61　DIC
  62　旭化成
  63　Brewer Science
  64　E Ink Holdings
  65　Xenoma
  66　フューチャーインク
  67　TactoTek
  68　StretchSense
  69　Cambridge Touch Technologies（CTT）
  70　BeBop Sensors
  71　Canatu
  72　SynTouch
  
  第Ⅳ編　次世代アクチュエータとソフトロボティクス
  第1章　フィジカルAIにおけるアクチュエータの役割と性能指標
  1　概要
  2　主要なアクチュエータの種類と特徴
  3　フィジカルAIにおけるアクチュエータ活用の最新トレンド
  　3.1　ロボットの「神経系」を支えるプラットフォーム
  　3.2　センサーから筋肉へ：指令が伝わる3つのルート
  　3.3　次世代アクチュエータの展望と技術比較
  　3.4　分野別の分析
  　3.5　技術トレンド詳細
  　3.6　日本企業の立ち位置：高付加価値な「インテリジェント・ユニット」への脱却
  　3.7　物理リザーバコンピューティング（PRC）とアクチュエータの融合：2026年版ロードマップ
  
  第2章　小型・軽量・高効率アクチュエータの設計と制御
  1　概要
  2　形状記憶合金（SMA）とナノ材料の融合
  3　高分子人工筋肉（EAP:Electroactive Polymers）
  4　磁場駆動型マイクロアクチュエータ
  5　静電リニアアクチュエータ（HASEL）
  6　静電・圧電MEMSアクチュエータ
  
  第3章　ソフトロボティクス向け材料と駆動原理の進化
  1　概要
  2　フィジカルAIとソフトロボティクスの融合
  3　流体駆動型ソフトアクチュエータ：マッキベン型から進化へ
  4　電気応答性高分子（EAP）：真の人工筋肉へ
  5　相転移・熱応答材料：高出力と形状記憶
  6　静電・磁気駆動の新展開
  7　自律化を支える「センシング」と「自己修復」
  8　フィジカルAIにおける制御理論の転換
  9　業界・技術分析
  10　ソフトロボティクス実装における課題とリスク
  11　ソフトロボティクスの社会実装における具体的なユースケースと深掘り分析
  12　フィジカルAI×ソフトロボティクス：ロードマップ（2025-2050）
  13　フィジカルAI・グローバル競争比較分析
  
  第4章　サステナブルマテリアルの登場と社会実装の課題
  1　概要
  2　フィジカルAIを支える次世代材料の分類
  3　次世代太陽電池：ペロブスカイトの比較詳細
  4　サステナブルマテリアルの登場背景
  5　具体的な革新：自己修復と生分解
  6　高性能化に向けた技術的課題
  7　技術的転換点：マテリアル・インフォマティクス（MI）
  
  第5章　企業分析
  1　Maxon
  2　ハーモニック・ドライブ・システムズ（HDS）
  3　Moog
  4　SMC
  5　FAULHABER
  6　Synapticon
  7　CubeMars
  8　INSPIRE-ROBOTS
  9　Allient
  10　ナブテスコ
  11　Boston Dynamics
  12　Tesla
  13　Figure AI
  14　1X Technologies
  15　Agility Robotics
  16　Apptronik
  17　Sanctuary AI
  18　Unitree Robotics
  19　AgiBot
  20　人機一体
  21　川崎重工業
  22　安川電機
  23　ABB
  24　Intuitive Surgical
  25　Artimus Robotics
  26　Clone Robotics
  27　Festo
  28　Sarcomere Dynamics
  29　Alva Industries
  30　GITAI
  31　Covestro
  32　三菱ケミカルグループ
  33　三井化学
  34　東レ
  35　帝人
  36　Arkema
  37　Syensqo
  38　NatureWorks
  39　Umicore
  40　U.S. Steel
  41　日本ガイシ
  42　住友電気工業
  43　Johnson Matthey（JM）
  44　Norsk Hydro
  45　Rio Tinto
  46　UPM-Kymmene
  
  第Ⅴ編　システム統合と実装テクノロジー
  第1章　フィジカルAI：要素技術からシステムへ─モジュール化・統合化アプローチの深層─
  1　概要
  2　モジュール化アプローチ：複雑さを解体する
  3　統合化アプローチ：バラバラの要素を「生命」に変える
  4　システム統合における3つの大きな課題
  5　ケーススタディ：自律配送ロボットの統合設計
  6　未来への展望：自己再構成ロボティクス
  
  第2章　エネルギー伝達と制御回路の協調設計
  1　概要
  2　協調設計（Co-design）が必要とされる背景
  3　エネルギー伝達効率の革新：パワーエレクトロニクスの統合
  4　制御回路と物理特性の「インピーダンス整合」
  5　エネルギー回生と持続可能な駆動：生物模倣への挑戦
  6　設計手法の変革：トポロジー最適化とAI駆動設計
  7　具体的な実装例と将来像
  8　回路と素材の接合技術
  9　導電性接着剤と液体金属（ミクロな接合）
  10　回路基板の柔軟化：FPCからe-Textilesへ
  11　協調設計における接合部の評価と課題
  12　フィジカルAIにおける設計の限界と解決策
  13　業界分析：2026年の市場勢力図
  14　技術予測：2027年～2050年への展望
  
  第3章　電子回路・信号処理との融合設計
  1　概要
  2　フィジカルAIを支える要素技術
  3　電子回路・信号処理との「融合設計」がなぜ必要なのか
  4　フィジカルAIシステムの設計フロー
  
  第4章　実装・パッケージングの課題と対策
  1　フィジカルAIにおける「実装」の定義
  2　実装における3つの大きな壁
  3　次世代パッケージング技術の深掘り：チップレットと3D積層
  4　フィジカルAIで「ハイブリッド実装」が主流になる3つの理由
  5　フィジカルAI向けハイブリッド実装の構造比較
  6　実装の現場で起きている最新トレンド
  
  第5章　企業分析
  1　Texas Instruments（TI）
  2　STMicroelectronics（ST）
  3　Arm
  4　Tesla
  5　FigureAI
  6T　elexistence
  7　NVIDIA
  8　Cloud CSPs（AWS／Google）
  9　ASE（Advanced Semiconductor Engineering）
  10　Amkor Technology
  11　ジェイデバイス
  12　レゾナック
  13　イビデン
  14　新光電気工業
  15　味の素ファインテクノ
  16　千住金属工業
  17　積水化学工業
  18　太陽ホールディングス
  19　ニデック
  20　Vertiv Holdings
  21　TE Connectivity
  22　Qualcomm
  23　ルネサスエレクトロニクス
  24　Boston Dynamics
  25　安川電機
  26　ファナック
  27　Ansys
  28　Siemens
  29

• 出版社からのコメント

  AIが人間の指示を待つ道具であった時代は終わり人間と共生へ！専門分野への埋没ではなく、分野横断的な「統合の視点」が求められる

• 内容紹介

  ・設計思想が激変する。材料・部品・構造・信号処理の「四位一体」戦略を完全詳解！
  ・物質と知能の再統合。次世代デバイス開発の核心に迫る、開発者必携の最新レポート！
  ・自己修復材料からソフトロボまで。物理インテリジェンスが切り拓く驚異の未来図！
  ・GAFAの次を行く。実装技術とデバイス進化から読み解く、2050年の覇権シナリオ！
  ・企業分析も充実。技術課題とビジネスチャンスを特定し、投資と開発の指針を提示！
  ・MEMSやフレキシブル素子の最新動向を凝縮。高度センシングが変える社会の姿！
  ・持続可能なモノづくり。サステナブルマテリアルと社会実装の課題を鋭く分析！
  ・自動運転から医療まで。2050年へのロードマップを描く、技術統合のバイブル！

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