Xiang Wang 研究室

主宰者：Xiang Wang
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、物理現象と情報処理技術を組み合わせた多様な研究を展開しています。単一分子レベルの計測手法に関する研究では、従来の生化学的測定では得られない微細な挙動を観察し、新たな測定プラットフォームの構築を目指しています。また、機械学習やニューラルネットワークを活用した画像再構成やデータ圧縮の手法を開発しており、物理的な計測原理と深層学習を融合させることで、高精度で効率的な情報処理を実現しています。 環境・建築分野では、風洞実験を用いて都市模型周辺の気流と物質輸送の特性を調べており、建物配置が計測結果に与える影響を詳細に把握することで、数値シミュレーションの検証基盤を構築しています。さらに、材料工学の領域では、ナノ粒子添加による鋼材の微細組織改善と機械的性質の向上について研究し、産業材料の品質向上につながる知見を得ています。 これらの研究を通じて、実験的計測、数値解析、機械学習といった異なるアプローチを統合し、複雑な現象の解明と問題解決を目指しています。同時に、自動運転車の軌跡予測など、現実の応用課題に対しても技術開発を行い、基礎研究から実用化までの広い範囲で貢献しています。

※ 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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