Yuan Li 研究室
主宰者：Yuan Li
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yuan Li研究室は、複数の分野にわたる応用科学と工学の課題に取り組んでいます。研究の中核は、データ駆動型の解析手法と機械学習を用いた現象の予測・制御です。フェデレーション学習における脆弱性の検出、衛星画像からの地形情報抽出、脳波信号の解析、時系列データの予測など、多岐にわたるシステムに対して、深層学習やニューラルネットワークに基づく手法を開発・応用しています。
材料科学と化学の領域では、電池デバイスや触媒材料の性能向上を目指した研究を展開しています。リチウム硫黄電池やナトリウムイオン電池向けの単原子触媒の開発、金属有機構造体による環境浄化材料の設計など、原子・分子レベルでの構造制御を通じて機能性材料を創製しています。また、有機合成化学の分野では、光触媒を活用した新規な化学反応の開発にも従事しています。
さらに、物理・工学的な実問題の解決にも注力しており、地下構造物の振動応答評価、流体力学的なシミュレーション、ミリ波通信デバイスの設計開発など、社会基盤整備や新技術創出に貢献する研究を進めています。これらの研究活動に共通する特徴は、理論モデリング、数値計算、実験検証を組み合わせた総合的なアプローチにあります。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.3390/mi17040466
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.132426
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.6c02426
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics15081594
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- DOI: https://doi.org/10.1002/smll.73317
- DOI: https://doi.org/10.3390/polym18080910
- DOI: https://doi.org/10.1002/qua.70187
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2026.04.023
- DOI: https://doi.org/10.3390/technologies14040213
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2026.106006
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/3213/1/012023
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- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3114669
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2026.112268
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12221-026-01363-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00604-026-08006-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2026.166738
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2026.108909
- DOI: https://doi.org/10.3847/1538-4357/ae4d12
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c13052
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcis.2026.140376
- DOI: https://doi.org/10.3390/jmse14070595
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- DOI: https://doi.org/10.1002/fut.70096
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines14030353
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3676026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2026.135334
- DOI: https://doi.org/10.1080/17480930.2026.2644922
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.148954
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.5c08548
- DOI: https://doi.org/10.1136/tc-2025-059679
- DOI: https://doi.org/10.1002/cey2.70201
- DOI: https://doi.org/10.54097/0bsvxw22
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics15061236
- DOI: https://doi.org/10.2514/1.j066087
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3100052
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggag105
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2026.139096
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40843-025-3897-6
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1752778
- DOI: https://doi.org/10.1111/gean.70036
- DOI: https://doi.org/10.3390/su18062804
- DOI: https://doi.org/10.1055/a-2833-4317
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2026.1740819
- DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2026.2639657
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matdes.2026.115809
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-42504-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/prep.70162
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2026.03.059
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10518-026-02416-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2026.139036
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtchem.2026.103490
- DOI: https://doi.org/10.1002/aic.70304
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6463/ae4e3f
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2026.119526
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.microc.2026.117574
- DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202514519
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-026-02757-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2026.133107
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2026.3667856
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11665-026-13585-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.intermet.2026.109243
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.snb.2026.139765
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2026.116090
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11518-025-5713-5
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c05321
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2026.151229
- DOI: https://doi.org/10.3390/eng7030120
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