研究内容

産業における意思決定を支えるための逐次的意思決定や強化学習の研究に取り組んでいます．特に，シミュレーション×強化学習によるプロセス制御・運転支援技術を中心的なテーマとしています．

SEEDs ネタ：

• 第一原理に基づいて構築されたシミュレータを活用した学習型プロセス制御に関する基盤研究

•  FY2026~2029注力課題：複数の方策の分担により動的な環境に対応可能なプロセス制御法の構築

• 説明可能性・解釈性を意識した強化学習法 (Explainable RL) の構築

NEEDs ネタ：

• • FY2026~2027注力課題：電炉製鋼の安定運用へ向けた強化学習によるプロセス制御法の開発 

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．