山形ビッグウイングで開催されたROBOMECH2025にて，6月5日に山田が研究成果を発表しました．
100を超えるポスターセッションの中で，90分間のポスター発表をおこないました．
学部から通算3回目の発表ということもあって自信が持てるようになり，主張点の明示や質疑応答が以前の学会よりも自然とできたため上達を感じました．
（記：山田）

5月28日～5月30日に東京ビッグサイトで開催されたSSII2025にて，秋月先生，飯塚さん，大田，原，山田が日頃の研究成果を発表しました．例年とは異なる会期・会場での開催でした．
5名ともポスターセッションで発表しました．大田，原，山田は初めての学会発表であり慣れない部分もありましたが，多くの聴講者から研究に対してコメントをいただき，充実した討論をすることができました．また，大田がオーディエンス賞次点でした．
2日目の夜に開催された懇親会では他大学の学生と交流する機会もあり，よい刺激を受け，研究のモチベーション向上につながりました．
（記：原）

3月5，6日にきらめきみなと館で開催されたDIA2025にて，宇佐美，金子，栗田，佐野，宮田が研究成果を発表しました．
200名を超える参加者の中で，全員がポスター，佐野が会場で発表しました．
5人全員が，初めての学会でとても緊張しましたが，貴重な経験を得ることができ，今後の研究へのモチベーションが高まりました．
（記：宇佐美）

5月8日に第16回デモ制作コンテストを開催いたしました．
3年生が春休み期間中にそれぞれに割り当てられたテーマでデモを作成しました．
今年は，1位 笹田（点字読み取りシステム），2位 三浦（碁盤認識プログラムを用いた五目並べ対戦システムの作成），3位 田村（横スクロール型アクションゲームの作成）でした．
3年生は，初めて一人でデモを制作する貴重な機会でした．この経験を今後の卒業研究に活かせることを期待しています．
（記：藤原）

7月18日（木）に第35回知的センシングセミナーが開催されました．今回はオムロン株式会社の杉原知道氏をお招きしました．
講演では，人の動作解析からロボットの動作生成まで，ロボットに関わる幅広い内容を，わかりやすくお話しいただきました．
特に，数学を用いて人物動作を再構成する研究が興味深く，物事を数学的に考えることの重要性を再認識しました．また，システムを設計する上で，多様性を意識することの重要性についてお話しいただき，今後の研究活動において意識していきたいと感じました．

2月16日（金）に第34回知的センシングセミナーが開催されました．今回は電力中央研究所の中島慶人氏をお招きしました．
講演では，電力インフラに焦点をあて，安定したエネルギ供給の重要性について，わかりやすくお話ししていただきました．
コンクリート柱振動の可視化をおこなう研究や，ドライブレコーダーの映像を設備の点検材料に活用する研究など，画像認識を取り扱う私たちにとって，日々学んでいる技術を活かせる分野であると感じました．また，自身の研究を提案することに関して，何度も提案し続けることの重要性をアドバイスしていただいたため，今後の研究活動において意識していきたいと思いました．
（記：原田）

3月9日（木）に第33回知的センシングセミナーが開催されました．今回は東京工業大学の髙橋邦夫氏をお招きしました．
講演では，クモやヤモリなどが把持・脱離時に利用するマイクロマニピュレーションのメカニズムと固体凝着現象に関する研究について，わかりやすくお話ししていただきました．
画像処理の研究をおこなう私たちとは異なる分野の内容でしたが，理論に基づいて現象を解釈していくことの重要性を感じることができました．また理屈を理解しながら研究に取り組んでいくことの重要性を改めて認識することができました．
（記：原田）

2月18日（金）に第32回知的センシングセミナーが開催されました．今回は京セラ株式会社・中京大学大学院研究生の大西章介氏をお招きしました．
講演では，テンプレートマッチングの産業応用として変種変量生産の自動化に関する画像照合技術について，わかりやすくお話していただきました．
画素選択や突発的な外乱光へのロバスト性の追求など2次元の画像認識を主として活動している私たちにとって非常に近しい内容となっていました．テンプレートマッチングの技術だけでなく，実際の現場で求められる技術レベルについて知ることができました．
また，社会人として求められること，好きなことを仕事にする方法についてのアドバイスもいただくことができたため，今後の学生生活に活かしていきたいと思いました．
（記：尾嵜）

2月14日（金）に第31回知的センシングセミナーが開催されました．今回はオムロン SINIC X（株）の牛久祥孝先生をお招きしました．
講演では，機械翻訳やキャプション生成のような自然言語処理とDeep Learningを用いた画像認識の融合技術について，わかりやすくお話していただきました．
Deep Learningの中でもCNNとRNNを組み合わせたモデルを用いて，重要な情報を残した上でキャプションを生成する研究や，ロボットの周囲に目的の対象物がない場合の行動を制御する研究など，画像認識やロボットを主として活動している私たちにとって非常に近しい内容となっていました．
また，Deep Learningのモデルの設計方法やロボットの動作についての知見もいただくことができたため，今後の研究に活かしていきたいと思いました．
（記：小林）