研究員
AI応用研究センター
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- 部門長・ 准教授
- センター長 田中 雅晴
- 所属
- AI応用研究センター, AI応用研究センター長，電気電子情報部門, 長崎総合科学大学大学院
- 研究分野
- 機械学習、計算機アーキテクチャ
- 研究内容
- 機械学習など人工知能（AI）技術の様々な分野への応用に関する研究開発を行っている。エネルギーマネジメントシステムの分野では、再生可能エネルギーを導入した電力システムにおける機器の構成と運用の最適化や需給予測の研究を行っている。また、機械学習を効率よく実行するため、FPGAを用いた専用計算機の構成の研究を行っている。
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- 特命教授
- 学長 黒川 不二雄
- 所属
- AI応用研究センター, 電気電子情報部門, 大学院工学研究科
- 研究分野
- 電子回路，パワーエレクトロニクス
- 研究内容
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高速ディジタル制御アルゴリズムおよび回路の開発研究として，高周波で動作するDC-DCコンバータ等の電力変換器のディジタル制御のためのアルゴリズムおよび回路方式を開発し，コンピュータ用電源，LED照明，電気自動車の充電器等へ応用している。
また，衛星のエンジン制御システムの開発研究では，衛星の電気推進ためのホールスラスタエンジンの制御を機械学習による駆動システムで行っている。
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- 教授
- 大山 健
- 所属
- AI応用研究センター, 基礎科学部門, 長崎総合科学大学大学院
- 研究分野
- ALICE実験日本代表，素粒子・原子核物理，計測技術，計算機科学，高エネルギー物理実験
- 研究内容
- 量子色力学によれば，通常の物質のもととなるハドロンは，超高温（～150MeV）ではクォークやグルーオンが閉じ込めから開放され，自由に振る舞うような極限物質「クォーク・グルーオン・プラズマ（QGP）」に相転移すると予測されている。宇宙初期状態も同様の状態であったと考えられる。本研究では，CERN（欧州合同原子核研究機構）にあるLHC（大型ハドロンコライダー）のALICE実験に参加し，原子核同士を準光速で衝突させQGP生成を行い，その性質を測定する。大規模物理学実験においては，高度な計測技術と電子回路技術，および情報処理技術が欠かせない。FPGA，CPU，ネットワーク技術を駆使することで，検出器からの毎秒１テラバイトを超えるビッグデータを処理可能な高度計算システム（HPC）を開発し，QGPの測定を目指す。
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- 教授
- 松井 信正
- 所属
- AI応用研究センター, 海洋エネルギー研究センター, 電気電子情報部門, 長崎総合科学大学大学院
- 研究分野
- スマートグリッド，VPP（Virtual Power Plant），エネルギーマネージメント，電力制御，モデルベース開発（制御設計）
- 研究内容
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スマートグリッドとは，経済性向上図りながら、CO2排出量の削減などの環境保全を行い，かつ，電力安定の同時達成を目指した技術である。
そのために，化石燃料由来の発電システム、環境に優しいグリーンエネルギーデバイス，さらにICT技術を融合させたエネルギーマネージメントの研究を行っている。
この研究を，発電・送電網の大規模グリッド，ビル(BEMS)や工場(FEMS)のマイクログリッド，さらに住宅地域や家庭内(HEMS)，さらに災害拠点病院やクリニックに適用し，来るべきスマート社会を目指している。
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- 所長・ 教授
- 田中 義人
- 所属
- AI応用研究センター, 基礎科学部門, 電気電子情報部門, 長崎総合科学大学大学院
- 研究分野
- IoTおよび組込みシステム，集積回路システム，計測物理学，電力エネルギー・医療分野におけるICT融合化技術に関する研究, ICT街づくり, 高エネルギー物理実験 ALICE実験
- 研究内容
- 無線通信，組込みシステム，集積システム，ICT技術をエネルギー分野，スマートウェルネス分野，IoT分野で応用する研究開発を行っている。これまで，素粒子，原子核物理分野では，集積回路やフロントエンドエレクトロニクスの開発を行ってきた。現在，CERNにおけるALICE実験に参加し，次世代データ収集システムの開発を協力している。緑の知の拠点事業など各種大型プロジェクトの代表を務めてきた。
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- 教授
- 松岡 和彦
- 所属
- AI応用研究センター, 長崎総合科学大学大学院、長崎総合科学大学船舶工学コース
- 研究分野
- 船殻構造強度，船舶設計システム，船体構造の合理化及び長寿命化に関連する研究，熟練者技能継承のための匠の技シミュレータシステム開発に関する研究，中小造船所の生産効率化に関する研究
- 研究内容
- 近年,コンピュータの発達に伴い,船舶や海洋構造物の ような大型構造物の設計には,CADやCAEを利用しなが ら効率良く設計を進めることが不可欠になっている。そこで,建造コストの大きな要因を占める船殻構造の設計に着 目し,構造強度の信頼性が高く,設計や建造の知識を組み 込んだ,設計者の意思決定を支援する新しい船舶設計システムについて研究する。また中小造船所の建造効率化に関する研究や生産性向上に関する相談にも対応します。
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- 教授
- 石川 曉
- 所属
- AI応用研究センター, 海洋エネルギセンター長，産官学連携センタ、海洋・複合新技術部門、AI応用研究センタ、日本船舶海洋工学会
- 研究分野
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船舶流体力学
船体抵抗推進
数値流体力学
- 研究内容
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専門分野は船舶流体力学で、主たる研究テーマは「船舶の性能予測法ならびに省エネ船の開発」です。これまでの主な研究実績は、以下の通りです。
１）新船型／省エネデバイス開発と同開発を支援するCFD技術の開発
（対象）VLCC、バルクキャリア、LNC船、LPG船、コンテナ船、客船、RORO船、フェリー
護衛艦、潜水艦、調査船、巡視船、水陸両用車 など
２）氷海技術：海洋構造物に及ぼす氷荷重の研究、北極海航路最適船の開発など。
３）造船所の生産性向上に関する取り組み
1）市場情報を踏まえたビジネスモデルの仮説立案と検証、
2）製品の競争環境を大きく変えることが出来るキー技術、
3）複数に製品・事業に適用可能なプラットフォーム技術の開発、
4）製品の品質・コスト・納期を大きく改善するために必要となる技術の開発、
5）工作現場で困っている課題を解決する技術の開発、
6）製品の抱えるトラブルの本質的要因を解決策の構築、
7）バリューチェーン(営業、設計、製造、調達、ｻｰﾋﾞｽ等)における課題を解決する技術の開発
【最近の実施したあるいは実施中の共同研究】
1)EEDI規制を踏まえた省エネ船型の性能検証と新しい優秀船型の設計法の検討(2018～2020)
2)上五島石油備蓄基地における新型オイルフェンス膜材の検討(2018～2020）
3)SEP台船の波浪中性能に関する研究(2019～2020)
4)船舶安定運航装置の最適形状に関する研究(2019～）
5)船尾波の尺度影響を考慮した最適船尾形状に関する研究(2019)
6)洋上風車アクセス船の低動揺・低コスト化技術の開発と応用展開(2020)
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- 准教授
- 古野 弘志
- 所属
- AI応用研究センター, 海洋・複合新技術部門, 海洋エネルギー研究センター, 長崎総合科学大学大学院
- 研究分野
- 船体構造，構造設計，最適設計，構造解析，水中ロボット，人工知能
- 研究内容
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近年では，船舶の初期設計段階における最適化プロセスにおいて，数多くの設計案が検討されている。しかしながら，これらの最適化プロセスにおいて有限要素法を用いて船体構造の強度評価を行うことは，計算時間やコンピュータの能力等の観点から困難である。このような背景から，より高性能な最適化設計手法や簡便かつ計算精度の良い簡易強度評価法の開発が望まれている。このため，我々は，遺伝的アルゴリズムやニューラルネットワークを用いた船体構造のための初期最適設計システムや簡易強度評価法の開発を行っている。
【研究テーマ】
・船体構造の簡易強度評価法の開発（降伏/座屈/振動）
・生物学的アナロジーを用いた知識・学習エンジンによる船体構造分野での設計予測/設計自動化/
パラメトリック最適化
・遺伝発生による人工知能（AI）の生成と船体構造設計支援システムの構築
・商品開発段階における船体構造部材配置の最適設計案探索
・強潮流下稼働可能型海中ロボットの研究開発
・その他（船級協会規則/船殻基本図・詳細図/FEM解析）
インフォメーション
