理工学研究科修士課程修了生の 長山 泰輔さん（佐々木 秀徳研究室）が、電気学会で産業応用部門 優秀論文発表賞を受賞しました。
長山さんは、永久磁石を用いずに動力を生み出すシンクロナスリラクタンスモータの内部構造を自動で設計する手法に取り組んでいます。本モータはレアアース資源リスクの低い動力源として期待されていますが、性能を引き出すためには、回転子内部に鉄と空気からなる繊細な層状構造を作り込む必要があり、最適な形状の探索は容易ではありませんでした。長山さんは、空間中の形状をニューラルネットワークで連続的に表すニューラル場をモータのトポロジー最適化に取り入れ、従来は設計者が事前に決めていた形状の基本要素までも最適化の中で自動的に決定できる手法を構築しました。
レアアースを含む永久磁石の供給リスクや高コストが顕在化する中、磁石を用いない高効率モータの実用化が求められています。長山さんの手法は、これまで設計者の経験やノウハウに依存していた形状の表現を、ニューラルネットワークの表現能力に基づいて自動で行うものです。シンクロナスリラクタンスモータにとどまらず、永久磁石モータや変圧器など幅広い電磁機器の設計に応用できるため、省レアアース・高効率モータの開発を通じた持続可能な電動化社会の実現に貢献します。
・受賞者： 長山 泰輔さん（電気電子工学専攻修了生）
・学会名：電気学会
・受賞日：2026年3月31日
・受賞名： 産業応用部門 優秀論文発表賞
・受賞論文名：Neural Fieldを用いたシンクロナスリラクタンスモータのトポロジー最適化に関する基礎検討
・共著者：佐々木 秀徳（法政大学理工学部准教授）
・参考：法政大学電機システム設計研究所（佐々木 秀徳研究室）
