様々な物理システムが絡み合った力学系を各要素に分割できる深層学習モデルを開発。各要素の特性と要素間の結合パターンの同定に成功。工学・自然科学分野における複雑システム解析の進展に期待。背景多くの物理現象やロボット、電気回路、化学反応などはすべて一種の力学系とみなすことができ、未知の力学系をデータからモデル化し、予測や制御に役立てるために、深層学習（ニューラルネットワーク）が用いられてきました。特に近年、常微分方程式*5で記述できるような力学系に対し、解析力学の知見を用いることで、エネルギー保存則などの物理法則を遵守できる手法が開発さ...

電力インターフェースの入力側・出力側に複数のエネルギーデバイスをもつシステム構成に対応できることがMP-BDCの価値を高めることになります。具体的には、入力直列-出力並列(ISOP)、入力並列-出力直列(IPOS)などの電力変換器の多重化に対応できるだけでなく、入力側・出力側がそれぞれ単一もしくは複数のエネルギーデバイスで構成される場合でも双方向（相互）に電力変換できる機能が求められます。また、直流負荷の電力需要に依存して変動する直流母線電圧に大きく左右されず、BESSとEVの蓄電量を自在に制御することも必要です。この課題に対して、当研究グループでは、先に開発した「インターリーブチャージポンプ...

このような状況において、本研究グループは並列強度輸送方程式（図１）と呼ぶ技術を考案しました。この技術では、従来の強度輸送方程式で必要な複数枚の画像を1台のカメラを用いてワンショット記録するので、物体のある瞬間の強度と位相の両方の画像を1枚の画像として取得することを可能にしました。これにより、用いるカメラの撮影速度に応じて、動く物体の強度と位相の両方の動画を記録できるようになりました。また、高速度カメラを用いて並列強度輸送方程式を実施することで、可干渉性の低い光源で照明された高速に動く物体やその物体が発する光の強度と位相の両方の高速度動画像の記録を可能にしました。並列強度輸送方程式を実施...