電気電子工学専攻修士課程2年　岩田和久さん(佐々木秀徳研究室)が韓国・済州で開催されたThe 21st Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024)において，「Best Student Presentation Awards」を受賞しました。

2024/06/17

電気電子工学専攻修士課程2年　 岩田和久 さん(佐々木秀徳研究室)が韓国・済州で開催されたThe 21st Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024)において，「Best Student Presentation Awards」を受賞しました。

受賞者：岩田　和久
受賞名：Best Student Presentation Awards
受賞論文：Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors Using Multimodal Neural Network
受賞会議名：The 21st Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024)
受賞日：2024年6月5日

研究概要：
本研究ではより高速に高性能なモータ構造を取得するため，深層学習手法の一つである変分オートエンコーダ(VAE)，マルチモーダルニューラルネットワーク(MNN)，パラメータ・トポロジー最適化手法（PTO）を組み合わせた新しい手法を提案しました。本手法はVAEで落とし込んだ潜在変数と電流条件，磁石位置などといったモータに関連する多数の情報(マルチモーダル)を扱うMNNを用いることで，従来懸念されていた探索性能の低下を抑制しつつ，高速な最適化を実現しました。さらに，多数の情報を同時に考慮できることから，より現実に即した最適化を行うことが可能です。
本手法により，モータをはじめとする電気機器の設計をより高速化することが可能となり，少ない時間でより新規的な構造を獲得できます。本手法は自動車をはじめとした電動化とカーボンニュートラルの促進に貢献します。