現在の研究 

3Dプリンティングにおける異常検知

3Dプリンティングの失敗はメーカーに大きな経済的損失をもたらしますが、迅速に検知することは容易ではありません。失敗した造形を素早く発見できる機械学習モデルはすでにいくつか有望な成果を示していますが、実際のプリンタ環境でそうしたモデルを学習させるには多大なコストがかかります。数値計算手法で3Dプリンティングをシミュレーションすることで、モデルの改良を素早く繰り返し、効率的な解決策を探索することができます。 

ソリトンの生成・制御のための強化学習 

スキルミオンやホップフィオンといった磁気ソリトンは、エネルギー効率が高く安定な現象であり、磁性体中での情報の符号化や伝送を可能にします。ソリトンに基づく計算パラダイムは有望ですが、ソリトンを効率よく生成・制御する方法は、一般にはまだ十分に解明されていません。本プロジェクトでは、この課題に対する強化学習や遺伝的アルゴリズムなどの手法の有効性を評価することを目指します。 

音声モデルの解釈（新規！） 

音声認識モデルは、生の音声を有用な内部表現へと変換しますが、その表現を説明することは困難です。音素の種類や話者の声の特徴など、モデルが実際にどのような音声の特徴を捉えているのかは、通常明らかではありません。これらの表現を綿密に分析することで、音声そのものへの理解を深めるとともに、言語聴覚療法の基礎の向上に貢献することを目指します。 

2026年秋学期 検討中のテーマ 

ロボティクスのシミュレーション  

強相関電子スピン系 

ウェットラボとの共同研究に向けたモデリングと解析