研究内容

プロセスシステム工学のための逐次的意思決定技術（主に強化学習）の基盤・応用研究を行っています．

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強化学習の基盤研究

  • Mixture of Expert や Switching Expert Policies など複数の専門方策による分担によりロバスト性を向上

• セミマルコフ決定過程で定式化された意思決定（介入）問題に対する基盤研究

NEEDs ネタ

プラント，農業，生体などの具体的なプロセスに対する応用方法を考えます．

• • FY2026~2027注力課題：電炉製鋼の安定運用に向けた応用研究

  • 生体制御への応用研究

    • 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

  • 農業への応用研究

    • 灌漑，空調，環境制御など

第一原理シミュレータと逐次的意思決定技術を用いて，現実世界における適切な制御や介入を実現します．

池本の研究者としての立ち位置

2026年3月現在，池本は逐次的意思決定に関する機械学習（特に強化学習）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．「役に立つ」からは逃げないように頑張りたい・・・

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．