| 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 |
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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している。2021年度は米国にて共同研究を実施し、概ね当初の予定通りの結果を得ることができた。さらに、本研究の中で機械学習と次元圧縮を融合した新たな研究テーマについても着想を得ることができたため、それについても並行して研究を進めている。2022年度は、今回の渡航で得られた結果を国際会議で発表するとともに、オンラインでの議論を通して学術論文としてまとめる予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
COVID19の影響により当初の予定より渡航を遅らせることになったが、渡米後は特に不自由なく研究に没頭することができたこともあり、結果として概ね予定通りに進展している。
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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、米国にて深層学習を含むデータ科学の専門家との共同研究を実施してきた。今後は今回の渡米期間中に得られた結果を学術論文としてまとめることに注力する。また、今回の共同研究の中で新しいアイディアの研究課題を見つけることができたため、これについても共同研究者とのオンラインによる議論を通して研究を推進していく予定である。
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