Shan Gao 研究室

主宰者：Shan Gao
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Shan Gao研究室は、機械学習やディープラーニング、最適化アルゴリズムを用いて、実世界の様々な問題を解決する研究を行っています。研究対象は多岐にわたり、ソフトウェア開発におけるコード品質の問題検出、産業施設の効率化、電子回路の設計、音響信号処理など、実用的な応用を目指しています。これらの研究では、複雑な問題を数学モデルとして定式化し、それを効率的に解く手法の開発に取り組んでいます。 特に、最適化問題への対応が研究の柱の一つです。ボイラー燃焼の効率向上と環境汚染物質削減の両立、音響環境での信号復元など、複数の目標を同時に満たす必要がある課題に対して、改良された進化アルゴリズムや機械学習モデルを組み合わせた解法を提案しています。また機械学習モデルの解釈可能性を確保しながら最適化を行う点も特徴です。 さらに、物理的な制約条件を学習過程に組み込む「物理ベース学習」のアプローチにも取り組んでいます。未知の環境への対応や、従来の手法では困難な問題領域での深層ニューラルネットワークの改善を目指しており、理論と実用のバランスを取りながら、産業応用に貢献できる技術開発を進めています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（9 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。