Samir Khan 研究室

主宰者：Samir Khan
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な機械システムや航空宇宙機器の信頼性を維持するための診断・予測技術を研究しています。主な関心は、センサーから得られるデータを用いて機器の故障を早期に発見し、問題が深刻になる前に対応する「プロアクティブなメンテナンス」にあります。具体的には、衛星やドローン、宇宙船の推進系、ロボットアーム、タービンエンジンなど、様々な工業用機器を対象としています。 手法としては、機械学習や統計的な信号処理、物理モデルに基づく解析を組み合わせたアプローチを採用しています。時系列データから劣化パターンを検出する特徴抽出、リアルタイム計算に向けた軽量なアルゴリズム開発、複数精度レベルのモデルを統合した予測フレームワークなど、実装面での課題を重視しています。また、ブラックボックス的な予測ではなく、専門家や運用者が理解・信頼できる解釈可能な診断結果を得ることを重視しています。 さらに応用範囲を広げ、医療廃棄物管理のデジタル化、自動運転システムの倫理的リスク管理、保守作業の知識伝承など、信頼性と安全性が必須とされる現実的な課題へも取り組んでいます。計算資源が限定される環境や、不確実性を伴う実世界のシステムにおいて、堅牢かつ実用的なソリューションの構築を目指しています。

※ 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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