Yasunori Okano 研究室

主宰者：Yasunori Okano
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、細胞培養やものづくりにおいて流体の流れと熱・物質輸送がどのように進行するかを調べる研究に取り組んでいます。細胞を液体中で培養する際に作用するせん断応力が細胞の生死を左右することから、培養装置内の流れの状態を正確に予測することが重要です。また、単結晶などの高品質な材料を成長させるプロセスでは、融液内の対流や界面形状の制御が品質を大きく決定します。これらの課題に対して、流体力学に基づいた数値計算シミュレーションを用いて詳細な解析を行っています。 研究室では、従来の計算手法の限界を補うため、機械学習技術の導入を進めています。特に、物理法則を組み込んだニューラルネットワーク（物理インフォームドニューラルネットワーク）を開発・活用することで、計算コストを大幅に削減しながら、流れや応力を高精度で予測できる手法を確立しました。さらに、ベイズ最適化や強化学習といった先進的な最適化手法を用いて、培養装置の設計パラメータや成長条件を効率的に探索し、目的とする特性を持つ装置や結晶の実現に向けた研究を展開しています。

※ 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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