図：物に触れた時の感覚（触感覚）を向上するシステム
ヒトが感じない程小さなノイズにより、確率共鳴現象を発現させ、指先での触感覚を向上する（左図はイメージ図）。右図は、サンドペーパ識別実験への応用。触感覚が向上することで、識別率が向上する。

図：VR技能訓練システム
本や映像では伝えられない、熟練者の手の動かし方・力の使い方を、コンピュータで取得・保存する。初学者が訓練する際、保存した熟練者の情報を提示しつつ訓練する。

• 人の触感覚の強化や運動学習（技能伝達）をサポートする知能機械システムの開発も行っています。
• 機械的ノイズを用いた遠隔確率共鳴という現象を利用し、ヒトの手指における触感覚を高向上化するシステムや、指先力の運動学習時に、遠隔確率共鳴によって訓練支援用情報の検知能力を高めることで、運動学習を向上させる運動制御技術を開発しています。
• 本技術は、加齢によって低下した触知覚の回復や、リハビリテーションなど、幅広い応用へ展開でき大きな社会的意義を生む創造的研究であると考えています。

関連論文：

• K. Chamnongthai, T. Endo, and F. Matsuno, “Two-finger stiffness discrimination with the stochastic resonance effect”, ACM Trans. on Applied Perception, 21(2), Article No. 6, 2024.
• T. Endo, D.-H. Kim, and K. Chamnongthai, “Enhancing fingertip tactile sensitivity by vibrotactile noise and cooling skin temperature effect”, IEEE Trans. on Haptics, 16(3), pp.391-399, 2023.
• K. Chamnongthai, T. Endo, F. Matsuno, K. Fujimoto, and M. Kosaka, “Two-dimensional Fingertip Force Training with Improved Haptic Sensation via Stochastic Resonance,” IEEE Trans. on Human-Machine Systems, 50(6), pp.593-603, 2020.
• T. Endo and H. Kawasaki, “A fine motor skill training system using multi-fingered haptic interface robot”, International Journal of Human-Computer Studies, 84, pp.41-50, 2015.
• T. Endo, H. Kawasaki, T. Mouri, Y. Ishigure, H. Shimomura, M. Matsumura, and K. Koketsu, “Five-Fingered Haptic Interface Robot: HIRO III”, IEEE Trans. on Haptics, 4(1), pp.14-27, 2011.