Manabu Kano 研究室

主宰者Manabu Kano
京都大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

本研究室は、製造プロセスにおける複雑な現象を数学モデルや機械学習を用いて予測・最適化する研究に取り組んでいます。医薬品製造、半導体加工、セメント生産、石油精製など、多様な産業プロセスを対象としており、運転条件から製品品質を予測したり、最適な操業条件を見出したりする手法を開発しています。少ない実験データから正確な予測モデルを構築することで、製造業の効率化や品質保証を実現することを目指しています。 モデル構築では、物理法則に基づいた理論モデルと、データから パターンを学ぶ機械学習モデルを組み合わせる「グレーボックス」アプローチを活用しています。また、ある製造条件で得たデータを別の条件へ転用する転移学習や、限定的なデータから実験なしに新しい条件での品質を予測するゼロショット回帰など、実験効率を高める方法を開発しています。 さらに研究室は、医工学分野にも展開しており、心電図や脳波などの生体信号から疾患の危険性を事前に予測するモデルや、患者の血糖値変動を個別に予測するシステムの開発も進めています。こうした多領域での研究を通じて、データ科学的手法により複雑なシステムを理解し、制御する技術の確立に貢献しています。

※ 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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