Jiayuan Ji 研究室
主宰者：Jiayuan Ji
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、環境・医療・エネルギーの分野における複雑なシステムの動態予測と最適化を主軸としています。特に下水処理プラントでの水質や汚泥処理、腎臓疾患の病態解析といった、時間変動する多次元データを扱う課題に対し、機械学習やディープラーニングといった計算手法を適用しています。生物反応プロセスや流体挙動、微生物群集の構成変化など、複数の要因が相互に影響する現象の把握と予測モデルの開発に注力しています。
具体的には、下水処理分野では処理装置内の流体力学を数値シミュレーションで解析しながら、センサーデータから将来の処理性能を予測するニューラルネットワークの構築を進めています。また医療応用では、腎臓結石の再発リスク因子を臨床データと腸内微生物の組成から同定し、患者個別の予測モデルを開発しています。さらに燃料電池や膜材料の性能向上に向けて、分子動力学シミュレーションによる微視的メカニズムの解明も行っており、実験と計算を組み合わせた包括的なアプローチが特徴です。これらの研究を通じて、大規模で複雑なシステムの効率化と管理の実現を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（37 件）
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- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32039225
- [2026] Empowerment of accurate modeling of anaerobic membrane bioreactors by automated machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.128801
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2026.153500
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2025.1685000
- DOI: https://doi.org/10.1186/s42774-024-00198-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2025.108790
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2025.125576
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.124012
- DOI: https://doi.org/10.62347/wpsf5538
- DOI: https://doi.org/10.3390/membranes15010001
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10565-024-09899-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2024.04.027
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaem.3c02471
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.07.125
- DOI: https://doi.org/10.3390/su151511959
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2023.129564
- DOI: https://doi.org/10.3390/su15021055
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2022-02411532mtgabs
- [2022] Molecular Dynamics Study on the Microscopic Mechanism of Mechanical Properties of Nafion MembraneDOI: https://doi.org/10.1149/ma2022-02411531mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.158586
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131856
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131831
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- DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2021.733444
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2021.125840
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2021.125306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jes.2021.04.022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145799
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