ChatGPTが今後行うべきTESlabの研究を答えてくれた

宮武研究室（TESlab）の強みである「電動化」「鉄道」「スマート化」「持続可能性」「国際性」を踏まえ、現在の技術トレンドや社会課題を考慮した最新かつ実現性の高い研究テーマ案を以下に提案します。

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🚆 スマート交通 × エネルギー × AI に関する研究テーマ

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1. 生成AIによる鉄道運行スケジューリングの自動最適化

背景：人的ノウハウに依存する運行計画業務の自動化。

技術：生成AI（例：Transformerモデル）＋制約最適化。

期待成果：災害時や大規模イベント時のダイヤ回復支援。

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2. EV・電車間のエネルギー需給バランス最適制御（V2G応用）

背景：車両同士・電車間のエネルギー融通の研究は未成熟。

技術：分散エネルギー管理、電力潮流制御、再エネ最適配分。

応用：スマートシティ・災害時のレジリエンス強化。

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3. 低インフラ型自律電動モビリティのローカル線導入設計

背景：過疎地域や発展途上国における交通の課題。

技術：架線レス鉄道＋軽量蓄電技術＋AIナビゲーション。

目的：低コスト・持続可能な交通システムのモデル化。

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4. 再生可能エネルギー由来電力を活用したハイブリッド鉄道システムの制御設計

背景：水素、風力、太陽光のハイブリッド電源利用。

技術：マルチソース電力制御、バッファ制御、MPPT。

チャレンジ：間欠的供給を受けた運転安定性の実証。

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5. 交通インフラのためのAI・IoTベースの予防保全システム

背景：鉄道インフラの老朽化と点検人員不足。

技術：振動・画像センシング＋深層学習による異常検知。

差別化：電力系統と車両状態の統合モニタリング。

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6. 都市と農村間のエネルギー・モビリティ連携モデル

背景：都市集中型から分散型社会への移行が必要。

技術：モビリティシミュレーション＋需要予測＋エネルギーフロー解析。

目的：「地域分散型スマートモビリティ経済圏」の構築。

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これらのテーマは、卒論・修論・博士課程のいずれにも応用可能です。希望があれば、それぞれのテーマについてさらに掘り下げて研究計画書のたたき台もお作りします。

2025-05-31