（）1231235機械工学への挑戦平成14年中央復建コンサルタンツ（株）、平成19年博士（工学）（中央大学）、同年九州大学情報基盤研究開発センター、平成20年長岡技術科学大学助教、平成24年長岡高専（人事交流）、平成26年長岡技術科学大学准教授を経て令和5年9月より現職。最適設計シミュレーションに関するディスカッションの様子実車で使用している樹脂製ベアリング（共同研究：オイレス工業（株））加振試験用の樹脂製ベアリングの作成倉橋 貴彦 教授機械工学分野Possibilitiesの検証を行っています。研究室において構築した解析手法は、実社会へ還元できるように、共同研究を通じて企業の方とディスカッションも行っています。検討過程では、ある設計目標に対して「最適な形」が得られたとしても、部品の強度や機能性の面で問題があることも多々あるため、構築した最適設計の技術を実製品に結びつけることは容易ではありません。しかし、教員、学生、企業の方がお互いに意見を出し合っていくことで様々な「気付き」もあり、こういったプロセスが新しい研究テーマの創出に結び付いていきます。最近では最適設計にAIやデータサイエンスの技術を活用した新しい研究開発も進めています。新しく利用しやすい最適設計手法を開発し、世の中の機械部品の設計に実装できるように日々研究活動に励んでいます。未来を変えうる本学の代表的な研究を分野ごとに紹介します。近年、「最適設計」の技術が機械設計のソフトウェアにも組み込まれており、自動車部品等の製品設計にも利用され始めています。技術者が試行錯誤して設計するのではなく、設計理論のもとコンピュータが設計をするため、業務の効率化（DX化）にもつながる技術と考えられます。この技術は目標とする材料ボリュームの条件において、設計目的を達成する「最適な形」を自動に生成するものであり、無駄な材料を削減する（材料を軽量化する）こともできます。そのため、自動車産業への適用を考えると、CO2の削減にも繋がり、“持続可能な社会の形成”や“カーボンニュートラルの実現”に貢献することができます。当研究室では、近年の世の中の動きにも合わせて、新しい設計変数の更新法や複雑なモデルに対する最適設計法を考案し、シミュレーションによる実験（数値実験）を通じて提案手法DX化を支援する最適設計テクノロジー 〜新しい最適設計手法の社会実装を目指して〜部品の最適化が輸送機器のエネルギー効率を引き上げる NUT
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