情報システム学科 藤田和広 准教授が日本シミュレーション学会「JSST 2024 Outstanding Presentation Award」を受賞
2024年12月12日
工学部 情報システム学科 藤田和広 准教授が、2024年9月17日～9月20日に兵庫県立大学で開催されました日本シミュレーション学会の国際会議 The 43rd JSST Annual International Conference on Simulation Technology(JSST2024) にて、「Simulation of beam-wall interactions using a physics-informed neural network method based on the scattered-field formulation」という題目で研究発表を行い、Outstanding Presentation Awardを受賞しました。 この賞は、国際会議JSST2024における優秀な研究発表に対して授与されるものです。
[受賞タイトル]
Simulation of beam-wall interactions using a physics-informed neural network method based on the scattered-field formulation
工学部 情報システム学科 藤田和広 准教授が、2024年9月17日～9月20日に兵庫県立大学で開催されました日本シミュレーション学会の国際会議 The 43rd JSST Annual International Conference on Simulation Technology(JSST2024) にて、「Simulation of beam-wall interactions using a physics-informed neural network method based on the scattered-field formulation」という題目で研究発表を行い、Outstanding Presentation Awardを受賞しました。 この賞は、国際会議JSST2024における優秀な研究発表に対して授与されるものです。
[受賞タイトル]
Simulation of beam-wall interactions using a physics-informed neural network method based on the scattered-field formulation
藤田和広 准教授コメント
このような栄誉ある賞を頂き、大変嬉しく思っております。当研究室では、電磁気学に関連する物理現象や電気回路などの特性を人工知能によって予測する技術を研究しています。今回受賞した研究では、光速度に近い速さで一方向に運動する荷電粒子ビームが真空容器内の壁と相互作用するという「粒子加速器分野の問題」を解くことを目的とし、散乱電磁界の物理法則（支配方程式）によって「ニューラルネットワーク」を学習する技術を論じています。最近ではこのような技術をエレクトロニクスの分野に応用することにも取り組んでいます。今回の受賞を励みにして、今後もより一層研究教育に励んでいきたいと思います。