Keigo Yamada 研究室

主宰者：Keigo Yamada
東北大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

当研究室では、複雑で大規模なシステムを効率的に監視・制御するための「センサーやアクチュエーターの最適配置」に関する研究を行っています。気象現象の異常検知、地震波動の再構成、流体現象の観測など、多様な実問題を対象としながら、限られた数の測定機器を、どこに配置すればシステムの状態を正確に把握できるかという問題に取り組んでいます。 この問題を解く手法として、データに基づいた機械学習的アプローチと、最適設計理論（フィッシャー情報行列や可観測性などの数学的指標）を組み合わせています。特に、決定量最大化を目標とした貪欲アルゴリズムや凸最適化手法、多目的最適化の手法を開発し、ノイズを含む実データにも対応できるよう拡張しています。これらのアルゴリズムは計算量が少ないことが特徴です。 複数の研究成果から、ノイズ特性やシステムの動特性を考慮したセンサー選択手法を提案することで、より少ない測定ポイントからでも高い精度で全体の状態を推定・制御できるようになることが示されています。このような技術は、防災・環境監視・産業制御など、実社会での応用可能性が高いと考えられます。

※ 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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