Kazuo Yonekura 研究室

主宰者：Kazuo Yonekura
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械・構造設計の課題を計算機を用いて解く研究を幅広く展開しています。特に、深層学習などの機械学習手法を活用し、設計者が求める性能条件から直接的に最適な形状を生成する方法論の開発に取り組んでいます。飛行機の翼やモーターの回転子、船体など、様々な機械部品の形状設計に生成モデル（GAN、変分自己符号化器など）を適用し、従来の試行錯誤型の設計プロセスを自動化・効率化することを目指しています。 同時に、物理現象の法則を深層学習に組み込む「物理ガイド型」のアプローチにも注力しており、生成された設計案が物理方程式を満たすことを保証する工夫を行っています。加えて、地下水位の予測、感染症の流行予測、海洋生態系のモデル化など、環境・社会現象の予測・理解にも機械学習を応用しています。 さらに、位相最適化法と呼ばれる構造設計の最適化手法や強化学習を用いた多目的最適化など、様々な最適化アルゴリズムを開発・改善し、複雑な工学問題の解決を目指しています。これらの研究を通じて、計算機を賢く活用することで、より良い設計と問題解決を実現する技術の構築に貢献しています。

※ 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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