「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（代表）
- 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%）
共同研究・技術指導について
（2024年2月執筆）ありがたいことに、共同研究に関して問い合わせをいただく機会が増えてまいりましたので、私のスタンスをここに述べておきます。
まず、私の研究者としての活動理念は「電気分野でAIに取り組む研究者・技術者を増やす」です。この理念に基づいて、お仕事をお受けするか否かを決定しております。共同研究に関しても、共同研究先にプログラムを実際に書く人がいるかどうかを最重要視します。逆に、弊学側の人間のみがAIを作る（プログラムを書く）条件の共同研究は、基本的に全てお断りしております。（助教のためリソースが少ないという事情もございます。）もし共同研究などに興味のある方は、上記の点をまずはご検討いただけますと幸いです。その後、形態を共同研究にするか技術指導にするかは、相談の上決定いたします。
もしAI関連全てを外注したい、という場合は、ぜひ会社（㈱MotorAI）にご連絡のほど、よろしくお願いいたします。