Three seminars (7/24) シミュレーション、製造分野の機械学習モデル、材料・プロセス開発と生成AI Simulation, Machine learning models in manufacturing , Generative AI in materials development.

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シミュレーションの基礎と産業界での活用例Basics of simulation and examples of industrial applications
製造分野でのドメイン知識グラフと機械学習モデルの融合」Combining Domain Knowledge Graphs and Machine Learning Models in Manufacturing
材料・プロセス開発を加速する生成 AI 及びマルチモーダルAI. Generative AI and multimodal AI to accelerate materials and process development

Doctoral presentation (2023/2/13) 公聴会 Study on PID controller in chemical process 化学プロセスにおけるPID制御

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大寳 茂樹 Shigeki Ootakara
化学プロセスにおけるPID制御装置のPIDパラメータ最適設計に関する研究 Study on the optimal design of PID parameters for PID controllers in chemical processes

11/13, Recorded seminar【録画】揮発性有機化合物を検出するセンサの開発と食エネ分野への応用 Development of a Sensor for “Energy & Food” Fields: Detecting Volatile Organic Compounds

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揮発性有機化合物を検出するセンサの開発と食エネ分野への応用 Development of a Sensor to Detect Volatile Organic Compounds and Its Application to the Field of Energy and Food

第21回プロセスデザイン学生コンテスト(化学工学会)受賞 Awards for student teams (Process design contest)

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反応システムアイデア賞(三井化学株式会社賞) 環境考慮賞(三菱ケミカルエンジニアリング株式会社賞)省エネルギー賞(出光興産株式会社賞)新手法チャレンジ賞(日鉄ケミカル&マテリアル株式会社賞) 省エネチャレンジ賞(東洋エンジニアリング株式会社賞) プロセスイノベーション賞(丸善石油化学株式会社賞)

材料プロセスから農学系研究まで (Lenggoro Lab, 2022) From Materials Process to Agricultural Studies レンゴロ研

研究室の教育研究方針は、地球規模の社会問題(資源、水、食料生産、気候、生態系)に対して、学問として工学は何をすべきかを考えることである。to consider what engineering should do as an academic discipline to address global-scale social issues (resources, water, food production, climate, and ecosystems).