教員紹介 Staff

（需要予測、強化学習、説明可能AI、ネット・ゼロ・エネルギー）

A）エネルギーシステム向けAI駆動型予測・制御
再生可能エネルギーおよび建物エネルギーシステムを対象に、マルチホライズン型の予測・制御を目的とした、データ駆動型かつ物理知識に基づくAIモデルの開発に焦点を当てています。深層学習および強化学習のフレームワークを用いて、予測精度、ロバスト性、ならびに意思決定性能の向上に取り組んでいます。また、モデルの透明性を高め、実運用への展開を促進する観点から、解釈性（例：事後的説明手法）を重視しています。これらの手法は、実世界のエネルギーデータセットならびに実運用システムを用いて検証されています。

B) 持続可能なAIとデータセンターのエネルギー・水・炭素排出に関する定量分析
AIおよびデータセンターが環境に与える影響についても、さまざまな技術条件や効率の違いを想定し、電力使用量・水消費量・炭素排出量を定量的に評価しています。さらに、世界規模で収集されたデータとシナリオ分析を組み合わせることで、排出削減や資源利用の効率化につながる高インパクトな進め方を特定することを目指しています。本研究は、ネットゼロ目標の達成に向けた、エビデンスに基づく政策および技術戦略の策定を支援することを目的としています。