| 研究課題/領域番号 |
20KK0329
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
矢地 謙太郎 大阪大学, 工学研究科, 助教 (90779373)
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2022
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| キーワード | トポロジー最適化 / 深層生成モデル / 機械学習 / データ科学 / 設計工学 |
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| 研究実績の概要 |
最適設計は開発期間の短縮や人知を超えた設計案の提案を可能とする方法論として現代の産業界において重要な位置付けにあると共に、学術界においては設計工学の中核を成す研究分野である。現在実施中の科研費(基課題)では、次世代の大規模蓄電システムとして注目を集めるフロー電池を対象として、トポロジー最適化を利用した新たな最適設計のフレームワークの構築を目指している。また、本フレームワークはフロー電池に限らず直接解くことが困難な設計問題への展開も可能であり、汎用的なフレームワークとして体系化できる見込みがある。その鍵となるのは、本フレームワークへの深層生成モデルの導入と確固たる数理基盤の構築にある。そこで、データ科学分野における最適化や機械学習を専門とするテキサス大学オースティン校Oden研究所の海外共同研究者との連携により、基課題の飛躍的発展を目指し、設計工学とデータ科学の両分野を跨いだ国際共同研究を実施する。当初は2021年3月の渡航を予定していたが、COVID19の影響により2021年4月に渡航することとなった。したがって、本年度は滞在先でスムーズに共同研究を開始できるよう、受け入れ先の教員とオンラインでの打ち合わせも適宜行いながら、渡航に向けた準備を行った。なお、今後の推進方策としては、各自の専門分野での知見を活かしつつ、対話を中心とした緻密な情報共有を軸として、本研究課題に取り組んでいく。また、今後のCOVID19の状況によっては対面での面会は難しくなる可能性もあるが、セミナーや学会等を通して多くの研究者と積極的に情報交換を実施し、本研究の推進を図りたい。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID19の影響により、渡航に際し追加で行う必要のある手続きに多くの時間を割く必要があったため、研究自体の進捗はやや遅れている。ただし、オンラインツールを利用することで共同研究者と適時情報共有はできているので、渡航前に実施すべき事項は完了済みであり、渡航後はスムーズに共同研究を開始できる見込みである。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は現在実施中の科研費(基課題)を飛躍的に発展させることを目的として、トポロジー最適化とデータ駆動型設計を組み合わせた枠組みの体系化を図るものである。これに際し、深層学習を組み込むことで、提案する枠組みに汎用性をもたせることが重要な研究課題になると考えている。本研究における海外共同研究者は深層学習を含むデータ科学を専門としており、研究代表者はトポロジー最適化を専門としていることから、今後の推進方策として、各自の専門分野での知見を活かしつつ、対話を中心とした緻密な情報共有を軸として、本研究課題に取り組んでいく。また、今後のCOVID19の状況によっては対面での面会は難しくなる可能性もあるが、滞在先のOden研究所は計算科学の著名な専門家を多数擁することから、セミナー等を通して積極的に情報交換を実施し、本研究の推進を図りたい。
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