M. Saito 研究室
主宰者：M. Saito
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、燃料の燃焼過程を計算機でシミュレーションする際の課題に取り組んでいます。燃焼反応は多数の化学種と反応ステップから成り立つため、その詳細な化学反応式を直接計算に用いると膨大な計算時間がかかってしまいます。研究室では、このボトルネックを解決するために、機械学習の手法を活用した高速化手法を研究しており、特にニューラルネットワークを用いて化学反応の過程を学習・モデル化する方法を検討しています。
具体的には、アンモニアなどの燃料を対象に、複雑な化学反応系をニューラルネットワークで代替する技術の開発を進めています。データの抽出方法、機械学習モデルの学習戦略、および得られたモデルの応用方法など、複数の段階での最適化に取り組むことで、より現実的で大規模なシミュレーション計算への適用を目指しています。このアプローチにより、計算時間を大幅に削減しつつ、燃焼シミュレーションの精度を保つことが可能になると考えられます。
※ 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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研究成果（5 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2025.109951
- DOI: https://doi.org/10.1615/thmt-25.1190
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2024.108921
- [2023] Data-driven simulation of ammonia combustion using neural ordinary differential equations (NODE)DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaecs.2023.100196
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