Yoshitaka Ueki 研究室

主宰者：Yoshitaka Ueki
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室では、原子力システムの安全性向上を目指して、音響信号と機械学習を組み合わせた異常検知技術の開発に取り組んでいます。具体的には、ナトリウム冷却高速炉や核融合炉の冷却系で発生する沸騰現象を音の特性から検出する手法を研究しており、深層学習を用いて背景ノイズの中から沸騰音を正確に識別することを目指しています。時間周波数領域での信号処理と畳み込みニューラルネットワークを活用し、異常事象の早期発見の可能性を検証する実験を進めています。 同時に、画像認識技術を別の応用領域に展開する研究も実施しています。ホッカイエビ（ケガニ）の性別判定を深層学習により実現する研究では、外見のみから性別を識別する手法を開発し、乱獲防止に貢献する技術を確立しています。また、多変量解析手法を用いた統計的判定の研究も並行させています。 さらに、伝熱面の物理的特性が熱伝達性能に与える影響を調べる研究も行われています。ナノスケールの周期的構造を表面に施すことで濡れ性を制御し、凝縮熱伝達率の向上を実現する研究です。これらは応力下にある機器の冷却効率改善につながる知見を提供するものです。

※ 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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