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ビジョン
ものづくり業界全体で、これからどんどん「ハードウェアからソフトウェアへの転換」が進行していくと思います。そんな状況下で私は、少ないリソース（人、お金、時間）でも高い水準のハードウェア設計を行うための「設計AI」を研究しています。ただし、世の中の設計者を全てAIによって代替する未来は描いていません。私が目指しているのは「超優秀な設計AIと人間の設計者が共存する社会」です。AIが得意なことはAIが担って、人間が知恵を絞るべきところは人間が頑張る、そんな社会を目指しています。
最終用途例
APPLICATION
事前に大量のデータをモータ設計AIに学習させることで、仕様が決まってすぐにモータ設計が完了します
APPLICATION
モータ設計が短時間で完了するため、システム側の仕様変更（直流電圧の変更など）による効果概算の確度が向上します
APPLICATION
磁性材料開発において、目標とする磁気特性のモータ特性への改善効果が即座にわかります
強み
例えばモータ設計AIの学習では、AI技術にモータ理論を適合することで更なる高性能化が図れることが、これまでの研究で明らかになっています。
テクノロジー
“磁石同期モータの設計時には、様々な要求特性を考慮する必要があります。これまでの研究では、機械学習・深層学習を活用して、平均トルクや限界速度、永久磁石減磁や損失・効率、トルクリプルといった様々なモータ特性を考慮できる自動設計システムを構築してきました。
本研究に関連する発表で、学会からは5件の賞を受賞しています。（詳細：https://yuyumoyuyu.com/intro/）”
共同研究仮説
ここ数年でデータの重要性は大きく変わりました。これまで人の経験や勘に頼っていた設計開発を、ビッグデータを活用することにより、短期間でシステマティックに行うことができます。一緒にAIを活用した設計開発を行いませんか？
製造業では、過去の試験評価データや市場でのデータなど、様々な製品に関するデータを抱えていらっしゃると思います。それらは適切に活用すれば新たな価値創造につながります。
イベント動画
研究者
■経歴
2018年4月 トヨタ自動車(株)（~2020年3月）
2021年2月 大阪府立大学 非常勤研究員（~2022年3月）
2021年4月 大阪工業大学 非常勤講師（~2022年3月）
2022年3月 大阪府立大学大学院 博士後期課程 修了、博士（工学）
2022年4月 立命館大学 理工学部 電気電子工学科 助教（現在に至る）
■Webサイト
