Xuening Feng 研究室
主宰者：Xuening Feng
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、機械学習と実験科学の両領域で、実務的な問題解決を目指した研究を展開しています。
機械学習分野では、人間がシステムの目標を教える「人間フィードバック学習」に焦点を当てています。従来の強化学習では報酬関数を人工的に設計する必要がありますが、複雑な行動を扱う場合この設計は困難です。研究室は、人間が提示した複数の比較対象からより判別しやすいものを選ばせることで、人間の好みをより正確かつ効率的に把握するしくみを開発しています。こうした手法は、動画ストリーミングサービスなど実際のアプリケーションにおいて、個々のユーザーの満足度を高めるために応用されています。
一方、材料科学分野では、乳濁液の分離に用いられる高分子凝集剤（デマルシファイアー）の開発と性能評価を行っています。石油採掘や廃水処理では油と水の混合液を分離する必要がありますが、研究室は枝分かれした構造を持つ高分子化合物を合成し、その構造と分離効率の関係を詳細に検討しています。さらに計算化学を用いて、ナノ粒子がどのように汚染物質を吸着・分解するかを原子レベルで理解する研究も進めています。
※ 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。
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研究成果（39 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2024.124004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.116882
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2023.121793
- [2023] A low temperature demulsifier with double hydrophobic chains was prepared by a one-step methodDOI: https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.211573
- DOI: https://doi.org/10.1002/app.53594
- [2022] A Low Temperature Demulsifier with Double Hydrophobic Chains Was Prepared by a One-Step MethodDOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4170642
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-022-21860-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.119459
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2022.136650
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.molliq.2022.120497
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2022.129766
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2022.128888
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2021.126421
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