Eri Itoh 研究室
主宰者：Eri Itoh
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、航空交通システムの効率化と環境負荷低減を目指し、複数のアプローチで航空交通の最適化に取り組んでいます。具体的には、実際の航空機の軌跡データやネットワーク構造を分析して、空港や航路の重要性を評価したり、地政学的・経済的観点から世界の航空ネットワークの進化を理解したりしています。また、セルオートマトン（格子状の個別要素モデル）や流体キュー理論といった数理モデルと機械学習を組み合わせ、航空機の到着・出発スケジューリングや滑走路での待機時間の短縮方法を検討しています。
燃料消費削減が重要な研究テーマとなっており、爬昇や降下時の飛行軌跡最適化、連続爬昇運用、固定勾配降下法などの手法を提案しています。ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた軌跡最適化や、実際の定期便での飛行実験を通じて、従来法との比較検証を行っています。さらに、到着管理システムの設計では、空港手前の空域での速度制御やスケジューリングを最適化し、航空管制官の業務負担を考慮した判断ルール抽出にも取り組んでいます。これらの研究は、シミュレーション実験だけでなく、実際の航空管制官や乗員による人間中心のシミュレーション実験を通じて、実装可能性を検証する特徴を持っています。
※ 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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