Shohei Miyata 研究室
主宰者：Shohei Miyata
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、建物のエネルギー効率と室内環境の質を両立させるために、空調システムの制御と運用の最適化に関する研究を行っています。具体的には、温度分布の予測、空気質の管理、個人の快適性への対応といった課題に取り組んでおり、従来の1時間単位のシミュレーションでは捉えられない秒単位の細かい動的な現象まで再現する高精度なモデルを開発しています。深層学習や強化学習などの機械学習技術、マルチエージェントシステムといった計算手法を活用し、複数ゾーンの空調システムや地域規模のエネルギー供給ネットワークの制御戦略を検討しています。
また、建物利用者の快適性という観点では、個々人の熱的感覚や好みに応じた空調制御システムの開発や、室内の温度分布に基づいた座席配置の最適化など、人間中心の視点からのアプローチを取っています。機械学習モデルを用いた故障検知・診断システムの構築も行っており、これらは実際の建物での実装を念頭に置いた実践的な研究となっています。
さらに、都市下水からの熱回収利用やディマンドレスポンスなど、建物を超えた地域・社会規模のエネルギー利用システムにも研究範囲を広げています。複数の利害関係者の意思決定を考慮したマルチエージェントシミュレーションを用いることで、政策の効果予測や長期的なエネルギー削減方策の立案支援も行っています。
※ 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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研究成果（35 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.109112
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130344
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124683
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.111464
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122776
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- DOI: https://doi.org/10.3130/aije.88.511
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121106
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.112877
- DOI: https://doi.org/10.26868/25222708.2023.1297
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- [2023] Development of control systems for VRF indoor units responds to individual thermal preferencesDOI: https://doi.org/10.1145/3600100.3626274
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.110885
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.107814
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- DOI: https://doi.org/10.26868/25222708.2021.30733
- DOI: https://doi.org/10.3130/aije.86.719
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