「AI・数理モデリング技術のモータ・パワエレ分野への応用」をテーマとして、以下の研究に取り組んでいます。
- 深層学習を活用した磁石同期モータの短時間自動設計
- オンラインモデリング技術による磁石同期モータの高性能制御
- 深層学習を活用した磁石同期モータの異常検知・予測システム
- ワイヤレス電力伝送システムの高性能制御
- 基盤モデルを活用した自動メッシュ生成
競争的資金
- JST ACT-X「ＡＩ活用で挑む学問の革新と創成」領域，「機械学習を用いた磁石同期モータの構造最適化」研究代表者，2020 年度 – 2022 年度, 5,140千円（8,192千円；RA経費含）（採択率23/105=21.9%）
- NEDO「官民による若手研究者発掘支援事業」領域，「磁性材料を考慮した深層学習による磁石同期モータ最適設計期間の短縮」研究代表者，2022 年度 – 2023 年度, 7,693千円（採択率119/168=70.8%）
- 公益財団法人 カシオ科学振興財団 基本テーマ1，「双方向ワイヤレス電力伝送のオンライン磁気パラメータ同定による高効率制御に関する研究」研究代表者，2022 年度 – 2023 年度, 1,000千円
- JST ACT-X「ＡＩ活用で挑む学問の革新と創成」領域加速フェーズ，「機械学習を用いた磁石同期モータの構造最適化」研究代表者，2023 年度, 4,930千円
- NEDO「官民による若手研究者発掘支援事業（スタートアップ課題解決支援型）」領域，「大規模モデルと自然言語処理を活用したテキスト入力のモータ設計システムへの挑戦」研究代表者，2023 年度, 19,533千円（採択率29/91=31.8%）