2024年5月15日、原子力国際専攻酒井研究室のKai-en、YANG（D2）が 2024年度粉体工学会春期研究発表会国際シンポジウム: 粉体プロセスのシミュレーションベースデジタルツインの実現 において 「Outstanding Presentation Award」 を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

「Outstanding Presentation Award」： 2024年度粉体工学会春期研究発表会粉体工学国際シンポジウム において 優秀発表をした若手研究者に贈られる賞です。

＜受賞された研究・活動について＞

発表/ポスターのタイトル：　Decision of Sufficient Training Data for Improving Predictability of Data-driven Reduced Order Model for Eulerian-Lagrangian Simulations

講演概要：

本研究では、オイラー・ラグランジュシミュレーションのためのデータ駆動型縮約モデル(ROM)の予測可能性を向上させるための十分な訓練データについて検討した。具体的には、事後誤差推定に基づく十分な学習データの決定手法を提案した。本手法をビーズミルに適用することにより、試行錯誤をしないでデータ駆動型ROMを用いて予測可能であることを示した。本手法は、様々なデータ駆動型サロゲートモデルに応用できる。

<今後の抱負・感想>

この度は、2024年粉体工学会春期研究発表会国際シンポジウムにおいて、Outstanding Presentation Awardを受賞できたことを大変嬉しく思います。世界をリードする研究者で構成された委員会の皆様、酒井研究室のメンバー、特に酒井教授、段广涛特任助教、李碩特任助教に心より感謝申し上げます。彼らの継続的な支援と助言が、この素晴らしい成果には欠かせません。今後は、粉体プロセスのデジタル化に焦点を当て、データ駆動型低次元モデルによる粉体プロセスのデジタルツインの実現を目指して研究に取り組んでいきたいと思います。