設計をより自動化して省人化する
プロセス設計には複数の相関式を用いたり、数値シミュレーションを行ったり、モデル実験を行うことで設計条件を決め、最終的にスケールアップを行い、実機操業へと繋げていくため、開発には多大な時間を要します。本研究開発によって、さまざまな業種におけるプロセス設計においてその開発速度を大幅に向上し、省人化することを目指します。
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ビジョン
プロセス設計には複数の相関式を用いたり、数値シミュレーションを行ったり、モデル実験を行うことで設計条件を決め、最終的にスケールアップを行い、実機操業へと繋げていくため、開発には多大な時間を要します。本研究開発によって、さまざまな業種におけるプロセス設計においてその開発速度を大幅に向上し、省人化することを目指します。
最終用途例
APPLICATION
化学プロセスでは液体中の化学種を混合、分離、蒸留等を行いますが、そのプロセスを設計するには数多くの安全上の設計要件が求められます。その複数要件を同時に満たす条件を迅速に見つけることに貢献します。
APPLICATION
金属生産プロセスでは、不純物除去や鋳造等の複数のプロセスを経て製品へと変換しますが、操作パラメータが多く、最終材料物性との関連性が分かりにくいですが、プロセス設計条件を迅速に導き出すことに貢献します。
強み
ノウハウに基づかない数値データに基づいて設計開発指針を求めるため、人の手をほとんど介しません。
テクノロジー
プロセスシミュレーションと多目的最適化を組み合わせることで、複雑な関係性の中から迅速にプロセスパワメータを導き出すことが可能です。また、自動でベイズ回帰、もしくは遺伝的アルゴリズムによって学習しながら最適条件を学習するので、人の手をほぼ介さないため、自動で設計ができます。シミュレーションのパラメータ最適化や電子デバイスのプロセス設計に応用した実績があります。また、対象とするプロセスにも自由度があり、あらゆるプロセス設計に対応可能です。
共同研究仮説
現在プロセス開発に困っている、本技術を適用可能な業界を探しております。特に本プロジェクトを実施している本人の専門分野である、化学、金属生産、素材分野を中心に記載しておりますが、その他分野でも興味のある方は、お声かけ頂ければ幸いです。
研究者
■経歴
2015年 日本学術振興会 特別研究員(DC2)
2017年 東北大学大学院環境科学研究科 助教
2020年 東北大学大学院工学研究科 助教
■受賞
2021年12月 化学工学会 研究奨励賞
2020年6月 日本金属学会 奨励賞
2019年7月 軽金属学会 奨励賞 等
■詳細な情報
researchmap (https://researchmap.jp/7000020973)
researchgate (https://www.researchgate.net/profile/Takuya-Yamamoto)