研究課題
若手研究
機械学習により機械部品の設計を自動化するデータ駆動型設計について、基本的な体系の構築と基礎的な検討を行なった。深層生成モデルを用いて機械部品の様々な形状を生成できることがわかり、また所望の形状を生成できるように、生成される形状の制御ができることを明らかにした。また深層強化学習を用いて効率的に設計最適化が行なえる手法を構築した。
数理工学
機械設計は人間の設計者が多数の試行錯誤を繰り返して行っている。より性能の良い製品を設計するためには高度なスキルとノウハウを持った設計者が多くの時間を割く必要があった。これに対して本研究は、人工知能(AI)を用いて様々な設計検討を機械が自動で気に行える可能性を示した。これにより、今までよりも性能の良い製品が設計できる可能性が示された。また少子高齢社会ではベテランエンジニアは貴重な存在であり、彼らを単純作業から解放して、より創造性に富む業務に従事していただけるようになる可能性も秘めている。