立命館大学理工学部電気電子工学科
宇野研究室

主要技術

1. インピーダンスセンシング技術

電気化学インピーダンス法を核とした計測技術。周波数応答特性から複素インピーダンス挙動を抽出し、対象物の物理的・化学的変化に伴う動態を電気信号として非破壊で解析する。

2. モデリング・シミュレーション技術

現象の数理モデル化と数値シミュレーション技術。現象を数式により表現・理解し、マルチフィジクスシミュレーションにより検証・可視化・予測する。

3. アナログ電子回路技術

CMOS集積回路設計を基盤としたハードウェア構成技術。理論と数式に基づく回路設計に加え、機械学習アルゴリズムによる設計支援手法を開発する。

4. AI機械学習・量子計算技術

データ分析やハードウェア設計などにおける処理および最適化を、機械学習と量子コンピューティングにより加速する。

研究プロジェクト

EIS技術と計算科学・AIの融合による非侵襲細胞センシングの研究

本プロジェクトでは、電気化学インピーダンス（EIS）技術を核として、生きた細胞の生理活動を「非侵襲・ラベルフリー」に観測する研究に取り組んでいます。私たちの強みは、物理モデルに基づく数値シミュレーション、そして最新の機械学習アルゴリズムを融合させた高度な解析アプローチにあります。

【二つの主力技術】
高度な数値シミュレーション・実験データの解析と予測
  • 物理現象の探究: 細胞・電極界面の複雑なインピーダンス挙動をモデル化し、周波数応答から細胞の接着や抗原抗体反応といった生理活動のメカニズムを理論的に探究します。
  • 実験データの解析と予測: シミュレーションに基づき、計測データから物理的に意味のある特徴量を抽出。未知の条件下における細胞の振る舞いや反応を精密に予測します。
  • センサーの最適設計: 構造パラメータを網羅的に解析し、計測感度を極限まで高める電極構造を導出します。
機械学習による高度なデータ解析
  • インテリジェント解析: EIS計測で得られる多次元データを機械学習アルゴリズムを用いて解析。従来の等価回路フィッティングでは困難だった、複雑なデータの中に潜む動態の抽出を実現します。
【共同研究による実証】

当研究室では理論・計算・解析を専門とし、実際の細胞実験については他研究室との密接な共同研究によって実施しています。理論的予測と実証実験のサイクルを回すことで、創薬・医療の発展に寄与する革新的な計測プラットフォームの創出を目指しています。

【関連業績】
  • Yusuke Sugahara and Shigeyasu Uno, "An analytic equation for single cell electrochemical impedance spectroscopy with a dependence on cell position", AIP Advances , vol.13, issue 9, p. 095315 (2023). (https://doi.org/10.1063/5.0166409)
  • Masataka Shiozawa and Shigeyasu Uno, "An analytical formula for determining the electrical impedance between a single adherent cell and sensor substrate", Jpn. J. Appl. Phys. vol. 61, p. 117001 (2022). (https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac9877)
  • Shigeyasu Uno, "Electrochemical Impedance Sensor for Non-invasive Living Cell Monitoring toward CMOS Cell Culture Monitoring Platform", 4th International Symposium on Devices, Circuits and Systems (ISDCS2021), March 3, 2021 (Hiroshima: virtual), Session 3, no1. (10.1109/ISDCS52006.2021.9397893)
  • Yuhki Yanase, Kyohei Yoshizaki, Kaiken Kimura, Tomoko Kawaguchi, Michihiro Hide and Shigeyasu Uno, "Development of SPR Imaging Impedance Sensor for Multi-Parametric Living Cell Analysis ", Sensors, vol. 19, issue 9, p. 2067 (2019). (10.3390/s19092067)
  • Shigeyasu Uno, "Modeling and Simulation of Electrochemical Biosensors based on CMOS LSI Chips", IEEE 3rd Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM2019), March 15, 2019 (Singapore), Model 4, 3. (10.1109/EDTM.2019.8731254)
  • Shigeyasu Uno, "Electrochemical Biosensors based on CMOS LSI Chips", 233rd ECS Meeting, May 15, 2018 (Seattle, USA), H02-1471.

機械学習によるアナログCMOS集積回路設計自動化の研究

本プロジェクトでは、熟練設計者の経験と勘に頼ってきたアナログCMOS集積回路設計を、最新のAI技術によって自動化・高速化する研究に取り組んでいます。私たちの強みは、回路理論と機械学習アルゴリズムを高度に融合させ、設計フローそのものを再構築するアプローチにあります。

【主力技術：機械学習による高度なデータ解析と設計自動化】
  • インテリジェント解析と最適化: 回路シミュレータから得られる膨大なデータを機械学習アルゴリズムを用いて解析。複雑なパラメータ空間を探索し、与えられた仕様（ゲイン、帯域、消費電力等）を同時に満たす最適な素子サイズやバイアス条件を論理的に導出します。
  • 回路トポロジーの自動生成: 生成モデルやグラフ表現学習などを用いて、回路図（トポロジー）そのものを自動生成・最適化。従来の設計フローでは到達困難だった、革新的な回路構成の自動探索を実現します。
【今後の展開と共同研究】

理論・アルゴリズム・ソフトウェア開発を軸としつつ、今後は実際のチップ試作や測定による実証も進めていく予定です。国内外の大学や企業との共同研究を通じて、設計自動化の理論構築と実機検証をリンクさせ、次世代半導体設計・システム開発の発展に寄与する革新的な設計プラットフォームの創出を目指しています。

スパースセンサ配置最適化とその応用

本プロジェクトでは、多数の計測候補の中から現象を特徴づける「真に重要な少数」を特定するスパースセンサ配置最適化手法を研究しています。手法名に「センサ配置」とありますが、物理的な「位置」に限定されず、実際には「特徴量」「周波数」など幅広い概念への応用が可能です。本手法の根底にある「現象の低次元表現を明らかにする」という考え方を応用し、近年ではニューラルネットワークを用いた機械学習モデルである変分オートエンコーダ（VAE）などの非線形モデルへの拡張にも着手しています。

【低次元表現の抽出と計測の効率化】
  • 現象の低次元化とモデル構築: 膨大なデータから物理現象の本質的な構造を抽出し、少数のセンサのみでシステム全体の動態を把握するためのアルゴリズムを開発。
  • 実験データセットへの応用と予測: 多様な実験データに対して本手法を適用し、限られた観測点から未観測領域や将来の状態を精緻に予測・再現。
  • 多角的な応用展開: 空間的なセンサ配置のみならず、インピーダンス測定における周波数選択や、多数センサの時系列データ解析など、幅広い領域への展開を目指す。
【具体的な応用例】
  • 駆動コストの削減: 多数のセンサで学習後、最適な少数センサのみを稼働させて全体をモニタリング。工場・建物・野外などでの常時モニタリングにおける消費電力や運用コストの劇的な低減が可能になる。
  • 必要資源の削減: 移動可能な少数センサで広範囲をスキャンして最適位置を特定したのち、その最適位置で定点観測。限られた数のドローン等による広域監視の効率化が期待される。
  • 計測時間の削減: 少数の最適周波数のみで測定し、全周波数データを再現。高価・低速な高精度測定を、安価・高速な測定で代替することを目指す。
【共同研究による実証】

数学手法やアルゴリズムの実問題への実装や改良を軸とし、実際の計測データやフィールド検証については他機関との密接な共同研究によって実施。物理現象の深い理解と高度な解析手法を組み合わせることで、計測技術の限界を突破するソリューションの創出に取り組む。

【関連業績】
  • Shigeyasu Uno, ”Reconstruction of Full Time Series Data from Gas Sensor Array by Partial Measurement Using Sparse Sensor Placement Optimization Method”, IEEE Sensors 2025, October 20, 2025 (Vancouver), 5659. (10.1109/SENSORS59705.2025.11331262)

ゲート方式量子コンピュータの回路設計最適化

本プロジェクトでは、次世代の計算基盤であるゲート方式量子コンピュータにおいて、量子アルゴリズムの実装に不可欠な量子回路設計の自動最適化技術を研究しています。最新の深層学習モデルと量子情報理論を融合させ、限られた量子リソースを最大限に活用するアプローチに取り組んでいます。

【主力技術：量子情報理論と機械学習の融合】
  • 回路・アルゴリズムの最適化: グラフニューラルネットワーク（GNN）やトランスフォーマーなどの機械学習モデルを用い、組合せ最適化問題での解探索にむけた量子ゲートの配置や接続順序を最適化。計算誤差を最小限に抑え、量子アルゴリズムの実行効率を極限まで高める手法を開発。
  • シミュレーションとモデル検証: 量子コンピュータの動作シミュレーションと、様々な機械学習モデルを組み合わせたハイブリッド検証を実施。理論的予測に基づき、最適な学習アーキテクチャを導出。
  • 実機量子デバイスによる検証: クラウド経由で利用可能な複数の実機量子コンピュータを自ら操作し、最適化した回路の動作確認と性能評価をダイレクトに実施。
【今後の展望】

最新の量子アルゴリズムを、組み合わせ最適化問題をはじめとする実社会の様々な課題解決に適用する研究を行っていきます。計算科学と最新のAI技術を組み合わせることで、量子コンピュータの実用化を加速させる革新的なソフトウェア基盤の創出に取り組んでいきます。

教育プロジェクト（授業）

  • 電子回路I・II・演習（学部2-3年）- 電子回路を基礎から応用まで幅広くカバーする授業。立命生対象。
  • 量子コンピューティング基礎講座（学部1-4年）- 量子コンピューティングの基礎に関する授業。立命生対象専門ゼミナールとして提供。
  • 物性工学（学部2年相当）- 量子力学からPN接合ダイオードまでをシームレスにつなぐ半導体物性物理工学に関する授業。リモート授業による海外学生対象。

研究業績リスト

Journal publications since 2018

2023
  • Yusuke Sugahara and Shigeyasu Uno, "An analytic equation for single cell electrochemical impedance spectroscopy with a dependence on cell position", AIP Advances , vol.13, issue 9, p. 095315 (2023). (https://doi.org/10.1063/5.0166409)
2022
  • Masataka Shiozawa and Shigeyasu Uno, "An analytical formula for determining the electrical impedance between a single adherent cell and sensor substrate", Jpn. J. Appl. Phys. vol. 61, p. 117001 (2022). (https://doi.org/10.35848/1347-4065/ac9877)
2020
  • Rinky Sha, Anand Kadu, Kazuki Matsumoto, Shigeyasu Uno and Sushmee Badhulika, "Ultra-low cost, smart sensor based on pyrite FeS2 on cellulose paper for the determination of vital plant hormone methyljasmonate", Eng. Res. Express, vol 2, p.025020 (2020).
  • Shinya Tanaka, Kaiken Kimura, Ko-ichiro Miyamoto, Yuhki Yanase, and Shigeyasu Uno, "Simulation and Experiment for Electrode Coverage Evaluation by Electrochemical Impedance Spectroscopy Using Parallel Facing Electrodes", Analytical Sciences., vol 36, no 7, p. 853.(2020).
  • Ryotaro Kawahara, Masao Kamahori, Naoya Murase, Tomotaka Goto, Takashi Minemoto, and Shigeyasu Uno, "Characteristic evaluation of pencil-drawn carbon electrode by potassium and sodium ion selectivity measurement and energy-dispersive X-ray spectroscopy", Jpn. J. Appl. Phys., vol. 59, p. 047001 (2020).
2019
  • Pooja Kenchetty P , Taiki Miura, and Shigeyasu Uno, "Impact of width and spacing of interdigitated electrode on impedance-based living cell monitoring studied by computer simulation", Jpn. J. Appl. Phys., vol. 59, p. SDDE02 (2019).
  • Yuhki Yanase, Kyohei Yoshizaki, Kaiken Kimura, Tomoko Kawaguchi, Michihiro Hide and Shigeyasu Uno, "Development of SPR Imaging Impedance Sensor for Multi-Parametric Living Cell Analysis ", Sensors, vol. 19, issue 9, p. 2067 (2019).
  • Pooja Kenchetty P , Taiki Miura, and Shigeyasu Uno, "Computer simulation for electrochemical impedance of a living cell adhered on the inter-digitated electrode sensors", Jpn. J. Appl. Phys., vol. 58, p. SBBG15 (2019).
2018
  • So Yamamoto and Shigeyasu Uno, "Redox Cycling Realized in Paper-Based Biochemical Sensor for Selective Detection of Reversible Redox Molecules Without Micro/Nano Fabrication Process", Sensors, vol. 18, issue 3, p. 730 (2018).
  • Masanobu Motooka and Shigeyasu Uno, "Improvement in Limit of Detection of Enzymatic Biogas Sensor Utilizing Chromatography Paper for Breath Analysis", Sensors, vol. 18, issue 2, p. 440 (2018).
  • Ryotaro Kawahara, Parikshit Sahatiya, Sushmee Badhulika and Shigeyasu Uno, "Paper-based Potentiometric pH Sensor using Carbon Electrode Drawn by Pencil", Jpn. J. Appl. Phys., vol. 57, p. 04FM08 (2018).

Invited talks

  • Shigeyasu Uno, "Electrochemical Impedance Sensor for Non-invasive Living Cell Monitoring toward CMOS Cell Culture Monitoring Platform", 4th International Symposium on Devices, Circuits and Systems (ISDCS2021), March 3, 2021 (Hiroshima: virtual), Session 3, no1. (10.1109/ISDCS52006.2021.9397893)
  • Shigeyasu Uno, "Modeling and Simulation of Electrochemical Biosensors based on CMOS LSI Chips", IEEE 3rd Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM2019), March 15, 2019 (Singapore), Model 4, 3. (10.1109/EDTM.2019.8731254)
  • Shigeyasu Uno, "Electrochemical Biosensors based on CMOS LSI Chips", 233rd ECS Meeting, May 15, 2018 (Seattle, USA), H02-1471.
  • Shigeyasu Uno, "Computer Simulation of Electrochemical Impedance Spectroscopy for Monitoring Living Cells on Microscale Electrodes", InternationalWorkshop on Nanodevice Technologies (IWNT 2017), March 2, 2017 (Hiroshima, Japan).

Conference papers since 2018

2025
  • Shigeyasu Uno, ”Reconstruction of Full Time Series Data from Gas Sensor Array by Partial Measurement Using Sparse Sensor Placement Optimization Method”, IEEE Sensors 2025, October 20, 2025 (Vancouver), 5659. (10.1109/SENSORS59705.2025.11331262)
2022
  • Yusuke Sugahara and Shigeyasu Uno, ”Analytic Formula for a Single Cell Impedance with the Cell Position Dependence”, 35th International Microprocesses and Nanotechnology Conference (MNC2022), November 11, 2022 (Tokushima), 10C-2-4
2021
  • (Invited) Shigeyasu Uno, "Electrochemical Impedance Sensor for Non-invasive Living Cell Monitoring toward CMOS Cell Culture Monitoring Platform", 4th International Symposium on Devices, Circuits and Systems (ISDCS2021), March 3, 2021 (Hiroshima: virtual), Session 3, no1. (10.1109/ISDCS52006.2021.9397893)
  • Masataka Shiozawa and Shigeyasu Uno, "Electrochemical Impedance Simulation for Single Cell Analysis Using a Microelectrode", 14th International Conference on Biomedical Electronics and Devices (BIODEVICES2021), Feburary 11, 2021 (Virtual), 21-5A, no.2
2019
  • Ryotaro Kawahara, Shigeyasu Uno, "In-plane Position Dependence of Electrochemical Impedance Spectroscopy for Small Population Cells in a Microwell", International conference on BioSensors, BioElectronics, BioMedical Devices, BioMEMS/NEMS & Application Bio4Apps2019), Kagoshima, Japan (December 19, 2019), P2-12.
  • P. Kenchetty, and Shigeyasu Uno, "Computer simulation study of inter-digitated electrode geometry for non-invasive living cell monitoring using impedance method", 10th International Conference on Molecular Electronics and BioElectronics (M&BE10), June 25, 2019 (Nara), DO-04.
  • (Invited) Shigeyasu Uno, "Modeling and Simulation of Electrochemical Biosensors based on CMOS LSI Chips", IEEE 3rd Electron Devices Technology and Manufacturing (EDTM2019), March 15, 2019 (Singapore), Model 4, 3. (10.1109/EDTM.2019.8731254)
2018
  • S. Tanaka, K. Kimura, K. Miyamoto, Y. Yanase and S. Uno, "Microscale Parallel Facing Electrodes for Adherent Cell Monitoring by Electrochemical Impedance Spectroscopy", International Microprocesses and Nanotechnology Conference (MNC2018), Hokkaido, Japan (November 16 2018), 16P-11-119L.
  • P. Kenchetty, T. Miura, and S. Uno, "Computer simulation for electrochemical impedance of living cell adhered on the inter-digitated electrode sensors", International Conference on Solid State Devices and Materials (SSDM2018), Tokyo, Japan (September 12 2018), PS-7-26.