Ryosuke Adachi 研究室
主宰者:Ryosuke Adachi
中央大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、複雑なシステムの制御と推定に関する理論的手法の開発を行っています。特に、実験データのみから数学的モデルを構築する「データ駆動型制御」に力を入れており、従来のように詳細なシステムモデルがなくても、測定された入出力データを活用して効果的に制御を実現する方法を研究しています。さらに、ネットワーク化されたシステムにおいて、各部が独立して判断しながら全体として最適な動作を実現する「分散最適化」の理論と応用にも取り組んでいます。
もう一つの重要な研究の方向は、生物システムからの着想を得た機械設計と制御の融合です。特に人間の腸の蠕動運動(内容物を混ぜたり運んだりする動き)をモデルにした軟らかいポンプ装置を開発し、その内部の物質の状態に応じて自動的に運動モードを切り替えるシステムの構築を進めています。このポンプでは、複数のユニットが相互に影響し合いながら、中央の制御装置に頼らず各部が自律的に協調する「自律分散制御」という方式を採用しており、スケーラビリティと環境への適応性の向上を目指しています。
これらの研究は、電力システム、感染症の流行制御、サプライチェーン管理、センサネットワークなど、様々な実社会の課題への応用可能性を持っています。理論的な厳密性と実験による検証を組み合わせることで、次世代の制御技術の基盤を構築しています。
※ 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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研究成果(28 件)
- DOI: https://doi.org/10.1088/1748-3190/ae3e7c
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.70306
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274796
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2025.p0172
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2025map0009
- DOI: https://doi.org/10.5687/sss.2026.8
- DOI: https://doi.org/10.5687/sss.2026.54
- DOI: https://doi.org/10.1109/iecon58223.2025.11221245
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2025.3610034
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760313
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-f07
- DOI: https://doi.org/10.1109/icit58233.2024.10540957
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3366457
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1a1-f05
- DOI: https://doi.org/10.1587/essfr.18.3_204
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii55687.2023.10039159
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.886
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014094
- [2022] Adaptive Piyavskii–Shubert Algorithm and Its Application to Maximum Power Point Tracking ControlDOI: https://doi.org/10.1007/s40313-022-00899-x
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021kep0008
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.6092
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice56594.2022.9905830
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022map0011
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23571
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621983
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020kep0002
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