B3の皆様へ

定本研究室に興味を持ってくださりありがとうございます。

当研究室で取り組んでいる研究テーマについてはこちらを参照してください。以下はそれ以外のことについて記載しています。

zoomもしくは対面での研究室見学/相談を随時受け付けています。申し込みはこちらからお願いします。

【重要】定本の一身上の都合により2024年度（2024年11月～205年1月の期間に研究室配属を行う方）の配属枠はありません．大変申し訳ありません．

学域2年生による問い合わせなど上記期間の配属以外を目的とした方のために申し込みフォームは開放しています．

• K過程の学生へ：当研究室での卒業研究を希望する方は配属時に簡単な試験をさせていただきます。輪講のみの場合はこの限りではありません。

• 修士編入を目的とした研究生の受け入れは行っておりません。大学院からの編入を希望する場合は、本学大学院の試験および定本との事前面談をパスしてください。事前面談では、制御理論と数学に関する簡単なテストも行います。

• Those who wish to enroll in Sadamoto Lab must enter the Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems at the Graduate School of Informatics and Engineering (M.D. or Ph.D.). Before submitting your application, please contact Dr. Tomonori and schedule an interview, during which you will be required to undergo a brief test on control theory and mathematics. 

• We do not hire any "research students", that is, students who do not possess either a Master's Degree or a Ph.D. 

随時追記予定

• 大規模ネットワークシステム制御のための分散強化学習

• 非線形システムの強化学習

• 離散時間非線形アフィンシステムに対する出力FB型のワンショット強化学習

• 電力ベンチマークを対象とした逐次強化学習と一括型の比較検討 

• ペロブスカイト太陽電池のデータ駆動型制御

• データ駆動型最適制御と強化学習の耐ノイズ性の比較検証

• 階層システムに対する分散制御

• 入出力情報のみを利用した強化学習

• 電力システムのベンチマークモデル(AGC30)を用いたリアルタイム最適潮流計算の予備検討

• スパース制御器の強化学習

• フィードフォワード制御器の性能保証付きデータ駆動型設計

• 研究テーマは興味をふまえた上で課題探しから一緒に行います。最近は、興味を聞いたうえで教員から具体的なテーマを提示することが多いです。

• 全ての研究が理論とシミュレーションで完結し、実験はほぼ行いません （興味がないのではなく教員に実験指導力がない）。ですから、制御を使ってみたい・ロボットを動かしたい、という人にはオススメしません。ロボットをきっかけとして制御理論を学びたい、という人は歓迎です。

• 成果（がでるように丁寧に指導する）主義です。

配属前

• 基礎制御工学・現代制御は履修済であることが強く望ましいです。履修していなくても配属は可能ですが、配属決定～4月までの間に勉強をお願いします。

• それ以上の知識や英語力は不問ですが、研究をすすめながら勉強することは必須です。

• GPAは2.0以上あると望ましいですが、必須ではありません。

• プログラミングを趣味でやっていたり得意な人は配属に際して有利です。

• 粘り強さが一番必要です。研究の成果が出ない・研究の質を高めるなどのあらゆる過程で何度も改善を繰り返しますし、追加の勉強もドンドン発生します。

• 論文の締め切り前はかなり忙しくなるので、そうならないようコツコツと努力できる人は大歓迎です。

配属後

• 卒研報告会までに、国内学会で発表済もしくは予定くらいの成果を目指します。

• 修士進学者は、修了までに論文投稿および国際学会での発表を目指します。

• なお、プレゼン指導はこれらの対外発表時に集中して行います。

Q1: コアタイムはありますか？

A1: コアタイムはありません。（一緒に）研究計画をたててコツコツと頑張ってください。

Q2: バイトはできますか？

A2: 可能です。現にバイトをしている学生がほとんどです。

Q3: どのような環境で研究を行うのですか？

A3: 現在はノートPCを一人一台貸与して、対面とオンラインのハイブリッドで活動しています。

Q4: 飲み会はありますか？

A4: あります。年末や就活終了時などの節目に行うことが多いです。いまは基本的に対面で行っています。お酒の強要はありません（実際、定本はほとんど飲めません）。

Q5: 就職活動はできますか？

A5: できます。修士卒の学生さんはM1の終わりに就活をしていますし2019年度と2020年度に1人ずつ学部で就職しています。

Q6: 知識がないので研究ができるか不安です

A6: 気にしないほうがいいです。学域3年生までの勉強に比べて研究活動で必要な勉強は、質も量も全然違います。全員、入ってからとっても沢山勉強することになりますので、それまでの知識をもって不安がる必要はありません。何を勉強するといいかは丁寧に教えます。入ってからコツコツと勉強に励めることが大事ですし、そのような経験が社会に出てから皆さんの基礎体力になるものと信じて指導しています。

Q7: 配属の基準は何ですか？

A7: 学生さんの興味と研究テーマが合いそうか、理論寄りの研究に楽しんで & 粘り強く取り組めそうか，GPAなどを総合的に判断しています。

1. 2024年　M2: 日本機械学会三浦賞

2. 2023年　M2: システム制御情報学会学会賞論文賞，M2: 目黒会賞 & SICE優秀学生賞のダブル受賞，M1: 優秀学生賞

3. 2022年　M2: システム制御情報学会学会賞論文賞，M1: 優秀学生賞

4. 2021年　M1: 優秀学生賞

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