研究内容

持続可能なプロセス産業の基盤となるデータ駆動型のプロセス制御・運転支援の研究を行っています．機械学習や人工知能分野で流行っている手法をベースにするのではなく，ドメインの勉強をした上で本当に使える手法を見極めることを大切にしています．

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・最適化に関する基盤研究

•  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

• 模倣学習方策や強化学習方策から作業手順抽出

• 強化学習と第一原理シミュレータを用いたモデル予測制御用のサロゲートモデル構築

NEEDs ネタ：

プロセス制御の王道である化学工学だけでなく，電気工学の知見も要するような応用先も対象にしています．

• • 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 

  • カーボンニュートラルの達成やサーキュラーエコノミーの実現に直結するプロセスの新規制御法の開発

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．