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データ駆動計測研究室

対象学年
3・4年次
担当教員名
青柳 里果 教授
Satoka Aoyagi
学びのキーワード
  • データ駆動科学
  • 化学イメージング
  • 機械学習
情報発信
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研究の内容

先端計測装置で取得とした計測データを数値解析することにより、従来の計測法では取得できなかった情報を引き出します。一つのデータセットを解析対象にする場合と、多くのデータをまとめて解析する場合があります。生物試料、有機物・高分子材料から電池材料や金属まで幅広く解析対象としています。この研究によって、材料やデバイスの欠陥の発生原因がわかったり、新たに開発された材料やデバイスに望んだ構造が構築できているか確認できたり、生物の組織や細胞内の特定の部位でどのような物質が作用しているのか明らかにすることができます。

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研究の進め方

教員が学生と個別に、どのような研究に興味があるか話し合い、研究テーマを決定します。大学院進学を目指していることが早いうちから決まっている場合は、大学院進学後の国際学会での発表や学術雑誌への論文執筆も目標として、国際的にも注目される研究テーマを考えます。テーマが決まったら、最初は教員と一緒に実験・解析を行います。研究内容への理解を深めるために研究計画書を各学生が執筆しますが、学術的なレポートの書き方に慣れていない人も多いので、最初は丁寧に教員が添削して、学生が仕上げていきます。またイギリスやドイツなどの海外の共同研究先との交流もあり、英語での特別ゼミなども実施します。

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社会との関わり

本研究室で学ぶ内容は、計測データの多変量解析や機械学習などを用いた数値解析ですが、最も大事な点は、解析結果を適切に解釈し、科学の視点で解を得る点です。多変量解析、機械学習および深層学習を用いた数値解析はさまざまな分野に応用が可能です。本研究室で、計測データの数値解析を研究し、適切な解析と解釈について学修することによって、社会でのさまざまな課題解決に応用する力が身に付きます。また、研究室の研究では、表面分析に関する国際標準化と関連するプロジェクトも複数あり、国際的な共同研究に寄与する研究も実施できます。

ゼミ・研究室の魅力

  • ⽂献を読み解く力が身につく
  • プレゼンテーション⼒が⾝につく
  • 学外の人と交流ができる
  • 語学力が身につく
  • 論理的な思考力が鍛えられる
  • 研修旅行やゼミ合宿がある
  • 海外の学会での発表の機会がある
  • 海外の共同研究者との交流の機会がある

卒業論文のテーマ

  • 3次元化学イメージングデータの多変量解析および自己符号化器 (Autoencoder) による解析
  • 多測定データのイメージデータフュージョンと多変量解析による解析
  • ペプチド・脂質混合試料TOF-SIMSデータにおけるマトリックス効果のスパースモデリングを利用した評価
  • 有機EL材料混合試料のTOF-SIMSデータの情報エントロピーによる解析と定量性評価
  • 高分子・有機物のTOF-SIMSスペクトルの機械学習による予測システムの開発
  • 高分子試料TOF-SIMSデータの教師なし機械学習による解析
  • 鉄鋼試料の表面計測マルチモーダルデータの機械学習による解析と鉄鋼中水素透過モ デルとの比較検討

教員のプロフィール

青柳 里果 教授

Satoka Aoyagi

学生時代は人工臓器・バイオセンサを研究し、その後は表面分析データの多変量解析や機械学習による数値解析をおもに研究している。解析対象は生物から金属試料まで幅広い。解析困難な複雑な試料の計測データの数値解析にやりがいと楽しさを感じている。

研究分野
データ駆動科学、表面分析、化学イメージング、生物物理学、多変量解析、機械学習
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