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統計的手法を用いて、化学プロセスを設計するた めの計算手法について研究しています。 一般的な分離プロセスである蒸留プロセスにくらべ、反応 クロマトグラフィーは一つの単位操作で反応・分離を同時 に行うことができ、様々な分野での応用が期待されます。 これは、液体クロマトグラフィーのカラムへ反応原料を導 入することでカラム内で反応を起こしながら、吸着力の差 によって分離を起こすものです。(図1,図2) このプロセスの設計には、実験データからのモデルパラ メータの推定が必要です。しかし、既存の計算手法では、 実験誤差などに起因するパラメータの不確実性を評価でき ませんでした。 そこで私の研究では、統計的な推定手法であるベイズ推定 を用いて、パラメータを確率分布として推定し、確率分布 の幅や形状からパラメータの不確実性を定量化(図3)する ことを目的としています。 本研究の取り組みによって、プロセスの安定な運転条件を 見つけるために行われていた試行錯誤的な実験の回数を減 らすことができ、プロセスの設計コストの削減につながる と考えています。 図1 液体クロマトグラフィーによる分離 図2 反応クロマトグラフィーによる反応分離 続きを読む

私は、○○○○を用いた○○ロボットの位置推定について研究をしています。位置推定には多くの場合、LiDARと呼ばれるレーザーを照射することで距離と角度を計測することのできるセンサが用いられますが、グラウンドのように建物がなく開けた場所においてはレーザーで情報を得ることができません。そこで注目したのが○○○○です。IoT化が進む現代において○○○○はいたるところに存在します。○○○○で位置推定ができれば、多様な環境で安定した位置推定が可能になると考えています。具体的な研究内容としては、○○○○を記録することで得られた地図と観測した○○○○を比較し、マッチングすることで位置推定を行っています。研究を進めていくうちに○○○○を観測することができても、○○○○○○であるかわからないためロボットの向きもわからないという問題がありました。この問題に対して、○○○○○○を使用することでロボットの向きを推定することが可能になりました。このように問題点や改善点を都度修正し研究を進める過程から、冷静に原因とその対応策を考え解決に進む課題解決力が身に付きました。また、年間計画を作成し、それに沿って研究を進めていくことで計画力や遂行力も身に付きました。これらの能力を活かし、計画的に臨機応変に仕事を遂行していきたいです。 続きを読む