研究内容

• Sim to Real Gap，動的な環境に対する強化学習の基盤研究

• プロセス制御のための機械学習融合型モデル予測制御の基盤研究

• 第一原理と機械学習を用いたシステムパラメータ推定法の基盤研究

• 逐次的意思決定AIのプロセス制御や生体制御への応用研究

  • FY2026~2027注力課題：電炉製鋼の安定運用に向けた強化学習の応用研究

  • 糖尿病患者へのインスリン投与の最適化に関する応用研究～プロセス制御の知見を他分野の医療に活かす～

2026年2月現在，池本は強化学習やモデル予測制御の研究者という立ち位置で，プロセスや医療の現場における課題解決の上で必要そうな他分野の技術は積極的に勉強し，活用するという立場をとっています．理論研究については，理論上の面白さや美しさはあまり重視しておらず，産業応用上必要なもの (今後必要になることが想定されるもの) のみ扱う方針です．

過去の研究：
学部4年から博士後期課程では，非線形システム向けのモデルフリー深層強化学習の応用研究を行っていました．詳しくは，こちらをご覧ください．また，博士論文については，こちらをご覧ください．