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回答者 R0173

メールnobuhara.hajime.ft@u.tsukuba.ac.jp
名前延原 肇
所属(教員組織)※学生は指導教員の所属を選択 /Affiliation (Faculty/Organization)システム情報系/Faculty of Engineering, Information and Systems
専門分野/ Research Fieldドローン、計算知能、スマート農業
以下の項目から選んでください。 Please select from the options below.教員・研究員/ Faculty Member / Researcher
職位 Position教授
2-1研究へのAIの活用経験と意識(当てはまるものを選んでください)/Experience with and Perceptions of AI Utilization in ResearchAIを活用して研究を実施したことがある/I have conducted research using AI.
3-1 AI を活用することで推進したい(推進した)研究テーマを回答ください。(1テーマ40字程度)Please describe the research theme(s) you would like to promote (or have promoted) by utilizing AI.自己気流場を活用するドローンのAIモーフィング設計
3-2 AIを活用することで解決したい(解決した)学術的課題の概要を教えてください(分野外の専門家がわかるように。1テーマ100〜300字程度)Please provide an overview of the academic challenge(s) you would like to address (or have addressed) by utilizing AI.小型ドローンが壁面や狭隘空間の近くを飛行する際、プロペラから生じる自己気流が機体姿勢や推力に強く影響し、不安定化を引き起こす。この自己気流は従来「外乱」として扱われてきたが、本研究ではこれを能動的に制御可能な物理場として再定義する。AIを活用し、流体シミュレーションと実験データを統合学習することで、気流分布と機体形状の最適対応関係を導出し、環境に応じて構造を適応させる設計原理の確立を目指す。
3-3 以下内容がわかる場合は具体的に教えてください。1.研究テーマで AI が特に有効または改善ができる部分はどこ(何)でしょうか?2.AIを活用することによって、研究分野にどのようなインパクトをあたえられるでしょうか?If possible, please provide specific details on the following points: 1Which part(s) ...1.AIが特に有効な部分 本研究では、ドローン周囲に発生する自己気流と機体形状・姿勢との間に存在する強い非線形相互作用を扱う。従来はCFDや経験則に基づく試行錯誤的な設計が主流であったが、AIは大規模な流体シミュレーション結果と実験データを統合的に学習し、環境条件と最適形状との対応関係を高精度に予測できる。特に、近接飛行時の不安定化条件の推定、複数設計パラメータの同時最適化、リアルタイム形状適応制御においてAIが有効である。 2.研究分野へのインパクト AIを活用することで、自己気流を「排除すべき外乱」から「利用可能な物理場」へと捉え直す設計パラダイムの転換が可能となる。これにより、狭隘空間や構造物近傍で安全かつ安定に飛行できる新しいドローン設計原理が確立されるだけでなく、流体場と構造を同時最適化するデータ駆動型物理設計の枠組みが、航空機設計や風環境適応型ロボティクスなど広範な分野へ波及すると期待される。
3-4 現時点で AI for Science チャレンジ型に応募したいと思いますか?At this point, would you like to apply for the AI for Science Challenge–type program?応募したい I would like to apply.
3-6 上記テーマのためのデータは既に取得済みですか? Have the data for the above research theme already been collected?現在データはなく、これからデータを取得する予定(前向き研究)The data have not yet been collected, and we plan to collect them in the future (prospective research).