Shota Kato 研究室

主宰者：Shota Kato
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な現象や製造プロセスを数学モデルで理解し、予測・制御する方法の開発を行っています。具体的には、流体の流動挙動を支配する方程式の導出、医療データからの疾患予測、医薬品製造プロセスの品質管理など、多岐にわたる対象を扱っています。これらの課題に共通する根本的な問題は、正確なモデルを構築するのに膨大な実験や知識が必要である点です。 そこで本研究室は、データ駆動型アプローチと人工知能を組み合わせた手法を開発しています。例えば、スパース同定アルゴリズムを流体力学に応用してモデル式を自動導出する方法、転移学習で限られたデータから予測精度を高める技術、機械学習により文献から物理モデルの要素を自動抽出する仕組みなどです。また、心拍変動データや心電図信号の処理・生成・解析も行い、医療応用に貢献しています。 これらの研究を通じて、本研究室は、複数の分野にまたがる設計・製造・診断の課題に対し、不足するデータを補い、モデルを効率的に構築・更新するための実用的な手法を確立することを目指しています。

※ 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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