Namal Rathnayake 研究室
主宰者：Namal Rathnayake
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、機械学習と人工知能を用いて、環境・エネルギー・公衆衛生など様々な実社会の問題を解決することを目指しています。再生可能エネルギーの予測では、風力や太陽光発電の出力を気象データや衛星画像から機械学習モデルで推定し、電力系統への統合を支援しています。また水資源管理では、河川の水位や流量の予測、土壌温度や地下水位の長期的な変動把握に取り組んでおり、洪水対策や農業計画に貢献する研究を行っています。
さらに、環境モニタリングや農業生産性の向上にも力を入れています。大気汚染物質濃度の予測、作物収量の見積もり、都市緑地が生態系に及ぼす影響の評価など、多角的なテーマで機械学習を適用しています。加えて、意図的な傷害死亡（自殺・殺人）のような社会的課題に対しても、説明可能AI（機械学習の意思決定過程を人間が理解できるようにする技術）を用いて、その駆動要因を分析しています。
これらの研究を支える技術的な特徴として、単なる予測精度の向上だけでなく、モデルの予測根拠を解釈可能にすることを重視しています。複数のアルゴリズムを組み合わせるアンサンブル学習法、ファジィ理論との融合、ハードウェア実装による高速化など、実装面での工夫も行われており、研究成果の実用化を意識した取り組みが特徴です。
※ 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（59 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-41733-7
- DOI: https://doi.org/10.3390/info17010108
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-51327-y
- DOI: https://doi.org/10.47852/bonviewjdsis62026463
- DOI: https://doi.org/10.18535/ijsrm/v14i03.ec07
- DOI: https://doi.org/10.7763/ijcte.2026.v18.1394
- DOI: https://doi.org/10.26034/lu.jgb.2026.9914
- [2026] Solar Hotspot Detection Using VHDL-Simulated Fixed-Point SVM: A Methodology Toward FPGA RealizationDOI: https://doi.org/10.54389/fnsb7045
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0347371
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100879
- DOI: https://doi.org/10.36922/ajwep025080052
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41810-025-00325-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100999
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-025-36292-9
- DOI: https://doi.org/10.2166/hydro.2025.131
- DOI: https://doi.org/10.31705/trf.2025.2
- [2025] Predicting Short-Term Wind Power Generation at Musalpetti Wind Farm: Model Development and AnalysisDOI: https://doi.org/10.32604/cmes.2025.064464
- DOI: https://doi.org/10.3934/mbe.2025119
- DOI: https://doi.org/10.1109/fuzz62266.2025.11197687
- [2025] Enhancing Water Level Prediction Using Ensemble Machine Learning Models: A Comparative AnalysisDOI: https://doi.org/10.1007/s11269-025-04142-5
- DOI: https://doi.org/10.3156/jsoft.37.4_695
- DOI: https://doi.org/10.1109/isai-nlp66160.2025.11320500
- DOI: https://doi.org/10.3390/hydrology12090238
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2025.08.008
- DOI: https://doi.org/10.3390/info16090732
- DOI: https://doi.org/10.3390/info16070608
- [2024] Justifying the prediction of major soil nutrients levels (N, P, and K) in cabbage cultivationDOI: https://doi.org/10.1016/j.mex.2024.102793
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0312395
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis61014.2024.10760162
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102831
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-67269-2
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0303883
- DOI: https://doi.org/10.2166/wpt.2024.147
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111660
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-60549-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cscee.2024.100680
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11554-023-01392-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mex.2024.102557
- DOI: https://doi.org/10.4038/jdp.v18i2.7904
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23073680
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23052828
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hazadv.2023.100395
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110722
- DOI: https://doi.org/10.3390/environments10080141
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2679399
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3238717
- [2023] Water level prediction using soft computing techniques: A case study in the Malwathu Oya, Sri LankaDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0282847
- DOI: https://doi.org/10.1109/melecon53508.2022.9843023
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22082905
- DOI: https://doi.org/10.1145/3568562.3568598
- DOI: https://doi.org/10.1109/mercon55799.2022.9906206
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22124401
- DOI: https://doi.org/10.47852/bonviewjcce2202482
- DOI: https://doi.org/10.1109/scisisis55246.2022.10001870
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22218283
- DOI: https://doi.org/10.1109/fuzz45933.2021.9494344
- DOI: https://doi.org/10.1109/cogmi52975.2021.00018
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