Kenta Hirayama 研究室

主宰者：Kenta Hirayama
慶應義塾大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、材料の構造と物性の関係を解き明かし、新しい機能を持つ材料設計を実現することを目指しています。主な対象は、高分子の相分離構造やカーボン繊維強化プラスチック（複合材料）の内部損傷、さらには結晶成長や生物材料の疾患現象など、多岐にわたります。これらの現象の背景にある物理的な仕組みを理論計算や数値シミュレーションを通じて理解し、実験や観測データと照合することで知見を深めています。 材料の構造予測と設計最適化には、機械学習やディープラーニングなどの計算手法を積極的に導入しています。具体的には、有限要素法による応力分布の計算結果やコンピュータシミュレーションで得られたデータを基に、ニューラルネットワークを訓練します。これにより、従来の計算に要する時間を大幅に短縮しながら、精度の高い予測が可能になります。非破壊検査では、赤外線測定と機械学習を組み合わせ、表面の情報から内部欠陥の位置と形状を推定する技術も開発しています。 このように理論・計算・実験を統合したアプローチにより、実用的で革新的な材料開発を支援する基盤技術の構築に取り組んでいます。

※ 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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