Mayu Muramatsu 研究室

主宰者：Mayu Muramatsu
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、計算機シミュレーションと機械学習を融合させ、材料・構造の性質や変形挙動を予測・最適化する研究に取り組んでいます。特に、複数のスケール（原子レベルから構造全体まで）を統合した解析手法の開発に注力しており、有限要素法と分子動力学計算を組み合わせることで、材料内部の微視的な現象と巨視的な性質の関連性を明らかにしています。さらに、位相場法やニューラルネットワークなどの先進的な計算手法を導入し、結晶の成長や相変態、双晶形成などの複雑な現象のシミュレーションを行っています。 材料開発の効率化も重要なテーマで、データ駆動型の逆解析により、目的の機械的性質を持つ材料設計を加速させています。また、赤外線測定や電子顕微鏡の大量画像データを機械学習で自動解析し、材料内の欠陥位置や結晶欠陥の時間発展を定量的に把握する手法を開発しています。さらに近年は、量子焼きなまし器を用いた最適化計算への応用も進め、流路設計や構造最適化などの工学問題を新しい計算パラダイムで解くことを模索しており、ガスセルなどの実際のデバイス開発にも研究成果を活かしています。

※ 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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