はじめに
卒論指導について
基本的にテーマは教員が提案する中から選んでいただきますが，特に研究したいテーマがあれば対応できる場合もあります．
典型的な例としては，先行文献をもとに改良を加えて新しい結果を出すという研究を行なっていただきます．
文献調査 → 理論の理解 → 改良案の検討 → 実装 → 考察
という順番で進みます．
負荷は他の多くの研究室と同程度（ないし実験が無くて拘束されない分，負担は軽い）だと思います．最終的にはジャーナル論文に投稿できる程度の研究成果が出ることが多いですが、論文執筆をする時間的余裕がないことが多く、ほとんどの場合は執筆自体は卒業後に教員が行ないます．
なお，同じPSIコースの鈴木克幸教授と共同でゼミを行っており，鈴木先生の学生さんにも副指導教員として指導を行ないます．
修論指導について
教員の持つ研究テーマの範囲内で，どのような研究をしたいかを学生さんに考えてもらい，Sタームの後半頃から具体的な研究活動に入っていきます．特にやりたい研究テーマが思いつかない場合は教員から具体的なテーマを与えます．
自分でジャーナル論文の執筆と学会での発表を行なうことを目指しますが，進度によりまちまちです．
出願の際はなるべく事前に教員に連絡してください．また鈴木克幸教授と共同でゼミを行っており，鈴木教授の学生さんにも副指導教員として指導を行ないます．
博論指導について
教員の研究テーマを参考に，学生さん自身にテーマを考えていただきます．指導可能かどうかを十分に議論する必要がありますので，必ず事前に教員に連絡してください．事前の連絡が無い場合や議論が不十分な場合は受け入れできない場合があります．
期待する能力
- pythonやC言語などのプログラミング経験
- 特別なスキルは必要ありません．3年次Aタームの講義「応用データ解析」で使用したプログラムを実行できることを期待します．
- プログラミングを全くしたことが無い場合は，積極的に自習していただくことになると思います．
- 入学後に計算力学（構造解析や流体解析など）や物理モデルの数値解析について学ぶ意思があること
- 配属前に学んでいれば問題ありません．まったく学んだことが無い場合は，研究テーマに必要な内容を入学後に学んでいただく場合があります．
過去の卒論・修論テーマ
副指導教員として指導した学生には（副）と記しています．
卒業論文
2023年度
- 陳 品スケ（副）：
- 魏 蔵ホウ：
- 小林 優仁：
- 野村 理玖：
2022年度
- 加藤 信人（副）： Conditional WGAN-gpを用いた自動車用モータの回転子の形状生成
- 瀬尾 優人： 深層強化学習によるロバスト性を考慮したトラス構造最適化
- 西尾 美哉： （留学中）
- 春口 和登（副）： GNNを用いた応力分布の超解像化
2021年度
- 甲田 明寛（副）： GNNを用いた応力コンター図の超解像
- 友利 優希： Conditional VAEGANの潜在空間表現力を活かした翼形状生成 [学会発表：ACSMO2022,応用数理学会][Journal査読中]
- 中平 征志（副）： 強化学習によるロバスト性を考慮したトラス構造最適設計
- 宮崎 荘太： 機械学習を用いたインドネシアの泥炭地における地下水位予測 [学会発表：人工知能学会]
2020年度
- 丸岡 賢人（副）： ESRGANを用いた応力コンター画像の超解像化 [Journal論文]
- 宮本 望（副）： GANを用いた初期設計での翼型生成法 [学会発表：WCSMO][Journal招待論文]
修士論文
2022年度入学
- 田村 征之：
- 甲斐 凜太郎：
- 宮崎 荘太：
- Qi Xinran（副）：
2021年度入学
- 青木 龍人： 深層生成モデルを用いた形状生成における不確実性の評価
- 山田 龍征： 深層強化学習を用いたタービン翼の多目的形状最適化
- 和田 一成（副）： 物理ベース深層生成モデルによる翼型設計手法 [学会発表：OPTIS2022]