プラズマ現象と強化学習法のモデル親和性と融合が生み出す一体系

• 研究課題/領域番号: 24K21198
• 研究種目: 挑戦的研究(開拓)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分14:プラズマ学およびその関連分野
• 研究機関: 滋賀県立大学
• 研究代表者: 酒井 道 滋賀県立大学, 工学部, 教授 (30362445)
• 研究分担者: 杉山 裕介 滋賀県立大学, 地域・ひと・モノ未来情報研究センター, 准教授 (30712161)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 24,830千円 (直接経費: 19,100千円、間接経費: 5,730千円); 2027年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2026年度: 7,800千円 (直接経費: 6,000千円、間接経費: 1,800千円); 2025年度: 9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円); 2024年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
• キーワード: 弱電離プラズマ / 強化学習 / アナログコンピューティング / 逆問題 / ルート探索解法

研究開始時の研究の概要

実験室プラズマと計算機アルゴリズムの強化学習法の間で、異分野融合研究を実施する。一般的な強化学習モデルとプラズマ現象の物理・化学的側面の間には、共通性が多く存在することがわかってきている。本研究では、まずその共通性について吟味して内容をまとめる。次に、プラズマ現象の高速性を活用したプラズマ－強化学習融合型のアナログコンピューティング手法を確立する。そして、弱電離プラズマ現象の出力に対する逆問題を、強化学習モデルを用いた能動的探索により解き、機能性出力につながる機序を効率よく解明する。このように異分野の知見を融合し、新たなプラズマデザイン法の確立と、新たな物理由来計算法の開発を行う。