2022年度 技術部研修

技術研修
 
教育研究第一部門
 

微生物生態観察実験

 
大橋和義
教育研究第一部門
 
実  施  日  : 令和4年9月21日(水) 13:00~16:30
9月22日(木) 13:00~15:00
実施場所  : 工学部8号館生物実験室
参  加  者  : 深見智茂、津島一平
 
研修内容:
 今回の研修は「微生物生態観察実験」という研修を行った。自然界にはたくさんの生き物がいるが、微生物を扱うのは限られた人たちのみである。我々人間にも常在菌が存在するがあまり意識していない、しかしそれらが日和見感染の原因となることがある。そこで常在菌を培養し消毒の効果や抵抗性菌の出現を観察(コロニー数、グラム染色)することで微生物の取り扱いを学ぶ事を目的した。
 微生物の培養時間が必要なため、2日間実験を行った。1日目は菌体のサンプリング(手指、鼻腔、スマートフォンの画面)、耐熱・紫外線抵抗の実験を行った。2日目は前日の実験のコロニー観察を行った。
 培養時間が少し短かったようで、スマートフォンなどからのサンプリングした菌体のコロニーは研修内では上手く確認ができなかったが、耐熱・紫外線抵抗の実験はきれいな結果となった。グラム染色ではグラム陽性菌・陰性菌の違いを確認することができた。
 
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大腸菌、枯草菌のコロニー観察
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実験の様子
 
機器分析部門
 

英語研修

 
三宅 亜紀
機器分析部門
 
<スピーキング研修>  
実  施  日  : 令和 4 年 8 月 23 日(火) 10 : 00 ~ 16 : 00
実施場所  : 工学部 1 号館ゼミ室1
<ライティング研修>  
実  施  日  : 令和 4 年 9 月 28 日(水) 13 : 00 ~ 15 : 00
実施場所  : オンライン(Zoom)
参  加  者  : 太田 諭之,清水 ひかる,三宅 亜紀
 
研修内容:
 留学生や外国人研究者との関わりでは、英語でのコミュニケーションが不可欠であることから、継続的な英語研修の実施を目指している。本年度も引き続き外部講師に依頼し、オンサイトでのスピーキング研修とオンラインでのライティング研修を実施した。
 スピーキング研修では、ゲームを通して英語で自分の意見を言う練習をした後、実際の留学生との対話を想定したロールプレイングを行ない、伝える・理解することを実践した。ライティング研修では、英文によって伝わる内容が異なってくること、それを踏まえて伝えるための意識を学習した。
 研修で取り上げた内容は実際の業務に関わる内容が多く、研修後のアンケートでも業務に役に立つという回答が得られた。研修後のフォローやレベルアップのためには継続的な開催が望まれる。
 
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写真1 スピーキング研修の様子
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写真2 ライティング研修の様子
 

浜松キャンパス共同利用機器センターの分析機器を用いた

未知物質の同定

 
早川 敏弘
機器分析部門
 
実  施  日  : 令和4年9月15日(木) 10:00~16:30
実施場所  : 座学:総合研究棟2階R204室、
実習:浜松キャンパス共同利用機器センター
参  加  者  : 三宅亜紀、津島一平、村野宏樹、伊藤由希子
研修内容:
 浜松キャンパス共同利用機器センターが所有する核磁気共鳴装置(NMR)、質量分析装置(MS)、フーリエ変換型赤外分光装置(FT-IR)の3機種の分析装置を用いて、筆者が用意した有機物質(未知試料として想定)の化学構造の同定を行った。研修は装置原理についての簡単な講義、分析装置3機種の実習、実習で得られたデータを基にした構造解析の流れで実施した。本研修は技術部新規採用者研修に組み込むことを想定しており、研修実施後の参加者のアンケートをもとに、新規採用職員でも取り組みやすいプログラムへ改善することを目的とした。
 
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情報部門
 

人工知能(AI)ロボットを用いた技術研修

 
太田 諭之
静岡大学技術部情報部門
 
実  施  日  : 令和4年9月29日(木) 10:00~16:00
実施場所  : 工学部5号館202室
参  加  者  : 清水ひかる、志村武彦、成瀬博規、三宅亜紀、森内良太、山口卓士
(敬称略,五十音順)
 
研修内容:
 研修開始前に参加者全員より「人工知能(AI)について何か知っていること」,「AIロボットについてどのようなイメージがあるか?」,「AI(ロボット)について知りたいこと」についてお聞きした.参加者より「最新のAIの技術」や「学習して判断するロボットの進歩」などについてあった.その後,AIについての説明,Afrel社のSPIKEプライム(ロボット)の通常走行(黒線をセンサーで読み取り円のコースを一周,壁を円周のコース途中に設置して距離センサーによって設定値に応じて壁の直前で停止)を実演した.このロボットの動作は全てLEGO Education SPIKEというアプリケーションでプログラムをパソコン入力して,ロボットに送信することで実現している.また,用意された既存のコースと手書きのコースをロボット(AIの既存サンプルプログラムを送信)に走行させてそれぞれのコースを走行し,走行経路などをグラフに描画した.手書きのコースは,S字カーブ,直角の曲がり角を作成した.直角の走行では少し大回りに曲がったがコースに復帰できた.同じコース走行の回数に応じてロボットはよりスムーズに境界線(今回のコースでは黒線と白線の境界)をカラーセンサーで感知し走行を行った.研修終了後,ロボット(AIあるなし問わず)ができることできないことを議論し参加者より有益な意見やご提案を頂いた.
 
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研修の様子
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ロボットの手書きコース走行の様子
 
フィールド部門
 

フィールドにおける樹木を中心とした野生植物識別手法と実践

 
宇佐美敦、矢澤速仁、加々美衛
フィールド部門
 
実  施  日  : 令和4年8月30日(火) 8:30~17:15
実施場所  : 農学部附属地域フィールド科学教育研究センター南アルプスフィールド
参  加  者  : 太田諭之,大橋和義,成瀬博規,三宅亜紀,村野宏樹,井上直己
 
研修内容:
 農学部附属地域フィールド科学教育研究センター南アルプスフィールドの冷温帯ブナ林において、植生観察と枝葉の採集を行う。
採集した枝葉は現地で観察し、樹種を同定する。樹種を同定する際に着目するべき枝葉の部位、形状などに関する基本的な知識を深め、形態学的な知見に基づく植物分類・識別手法を習得する目的で研修を実施した。

 研修当日は、ムクロジ科やツツジ科など同科で類似するものが多く混同しやすい樹種を中心に14種の樹木をピックアップし、観察することができた。

 山岳フィールドでの植物観察では、地形地質・気象・動物など分野に関する知識があるとより理解が深まるため、今後同様の研修を開催する際は植物以外に関するレクチャー等も採用するのが望ましいということが分かった。

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写真1 枝葉の観察ポイント確認
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写真2 樹木枝葉の細部観察