Koji Koyamada 研究室

主宰者：Koji Koyamada
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、複雑な物理現象や工学問題を計算機を用いて解析・予測する研究に取り組んでいます。具体的には、細胞の死滅時に起こる膜の変形現象、核融合炉のプラズマ磁場構造、構造物の応力変形、放射線の遮蔽効果など、様々なスケールの現象を対象としています。これらの現象解明には、三次元画像の再構成・処理技術や光学的な計測法が活用されています。 手法としては、従来の数値シミュレーションと機械学習を組み合わせたハイブリッドなアプローチが特徴です。有限要素法などの物理計算から得られた大量のデータを、ニューラルネットワークやLSTM（長短期記憶ネットワーク）といった深層学習モデルで学習させることで、計算コストを大幅に削減しながら高精度な予測を実現しています。また、離散的な計測データから偏微分方程式を逆算する手法も開発しており、複雑な現象の背後にある物理法則を抽出することを目指しています。 さらに、ラプラス方程式などの古典的な数学手法を応用して、CT画像から三次元的に情報を復元する研究も行っています。これらの成果は、原子炉建屋での放射線予測や歴史文書のデジタル化など、実社会の課題解決への応用も視野に入れています。

※ 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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