Kentaro Yaji 研究室

主宰者：Kentaro Yaji
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、構造物や機械部品の最適な設計形状を自動的に探索する研究に取り組んでいます。特に、従来の勘や経験に頼った設計プロセスを脱却し、コンピュータを活用して高性能で軽量な構造を発見することを目指しています。対象となる応用分野は広く、航空機の機体構造、ロケットエンジンの熱交換器、放熱部品、タイヤのトレッドパターンなど多岐にわたります。 研究の手法の特徴は、機械学習や深層学習といった最新の情報技術と、物理シミュレーション（有限要素解析や格子ボルツマン法など）を組み合わせた「データ駆動型最適化」にあります。従来の勾配ベースの最適化手法では解きにくい非線形性の強い問題に対して、生成モデルを用いることで局所的な最適解から脱出し、より良い設計を見つけることができます。さらに、計算コストを削減するために、精度の低い簡易モデルと高精度モデルを組み合わせた多段階の設計探索フレームワークも開発しています。 これらの研究を通じて、複雑な物理現象を含む設計問題に対して、自動かつ効率的に革新的な構造を生み出す方法論の確立を目指しています。同時に、得られた複数の最適解から設計の特徴や知識を抽出し、エンジニアの意思決定を支援するための手法も開発しています。

※ 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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