イノベーション:マルチフィジックスシミュレーションとAIの融合
酒井研究室では、食品、エレクトロニクス、製薬、化学、資源循環など幅広い工学分野における粉体プロセスを対象に、デジタルツインの基盤技術を開発しています。
粉体や混相流を扱う産業の粉体プロセスをデジタルツイン化するには、高度なマルチフィジックスシミュレーションモデルの開発、ならびにその検証・妥当性確認(Verification & Validation)のほか、AIをはじめとするデータサイエンスに関する最先端技術が必要となります。
酒井研究室では、DEM粗視化モデル、スカラーフィールドベースの壁境界モデル、固気液三相流モデルなど、世界をリードする計算モデルを独自開発しているほか、固有直交分解(Proper Orthogonal Decomposition)とAIを用いた縮約モデル(Reduced-Order Model)に関する最先端の研究も進めています。
さらに、研究成果の社会実装にも積極的に取り組んでおり、前述の計算モデルが商用ソフトウェアに搭載されたり、酒井幹夫教授が代表教員として社会連携講座を開設したりすることで、産学連携を強化しています。
酒井研究室では、学生に対する丁寧な研究指導が行われており、多くの学生が国内外の学会で受賞したり、工学系研究科長賞(卒業・修了時に顕著な研究業績をあげた学生に授与)を受賞したりしています。
AIのデータセンターのエネルギー源として小型原子炉が注目されており、グローバルに原子力工学を専門とする人材の需要が高まっています。そのため、原子力国際専攻に所属する酒井研究室において、マルチフィジックスシミュレーションとAIを融合した研究に取り組むことは、極めて大きな意義があります。
マルチフィジックスシミュレーションやデータサイエンスに興味のある学生の皆さん、ぜひ一緒に研究しましょう。社会人ドクターも歓迎します。学生時代を振り返ったときに、「いい研究をしたな」と胸を張れるような成果を残したいですね。
Integration of Modeling & Simulation with AI for Next-Level Innovation
Recently, small modular reactors (SMRs) have gained attention as potential energy sources for AI data centers, leading to a global demand for engineers with expertise in nuclear engineering. Consequently, undertaking studies that integrate multi-physics simulation and AI in the Sakai Group, within the Department of Nuclear Engineering & Management, holds profound significance. Professor Sakai warmly welcomes ambitious students who are interested in multi-physics simulations and data science to join the Sakai Group. He hopes that one day, when you look back on your student years, you will feel proud to say, "I made truly high-impact achievements in our community."