研究内容

数理的な考察に基づき，バッチプロセス制御や生体制御に向けた Sim2Real 強化学習の基盤・応用研究を行っています．

SEEDs ネタ

各ドメインにおいて第一原理に基づいて構築されたシミュレータをフル活用した強化学習法を開発します．

•  FY2026~2029注力課題：Sim to Real Gap，動的な環境に対する転移強化学習の基盤研究

NEEDs ネタ

プロセス産業や医療（生体は天然のプロセス）にシミュレーション×強化学習を活かします．課題に合わせて，何を環境の状態とみなし，何をエージェントの行動とみなし，目的達成のためにどのような報酬関数を設計すべきかなどを探求します．

• • FY2026~2027注力課題：電炉製鋼の安定運用に向けた応用研究

    • やってみたい学生さん募集中！！！(FY2026)

  • スマートフォン型端末を用いたインスリンポンプ自動制御の応用研究

    • やってみたい学生さん募集中！！！(FY2026)

ベースラインとなる技術の絵．

池本の研究者としての立ち位置は以下の通り．

2026年3月現在，池本は強化学習や転移学習の応用研究者という立ち位置で，応用課題の解決の上で必要になりそうな他分野の技術（ほかの機械学習，システム制御理論，最適化，経済学に関する知識など）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ないように心がけており，応用上必要だと判断したもの（もしくは今後必要になることを自分で説明できるもの）のみを深めていく方針をとっています．

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．