更新日: 2020年3月20日

当研究室への進学,配属を検討されている方へ

ここでは,研究概要,所属学生の日常,就職先,留学先,奨学金情報などをご紹介します.

来年度の研究テーマ説明会(轟,水谷,鈴木研究室)

毎年1~3月に,本学の学部3年生を対象とした,来年度の研究テーマ説明会を行っています.『東工大 機械系 学部3年生の方』は、ぜひぜひ見学会にご参加ください.

  • 2020年3月~5月GWまでの見学会は中止とさせて頂きました.
    ※理由:新型コロナ対策のため
    ※心より深謝致します
    ※もし今後、見学会を実施する場合は,本学機械系からメールでお知らせ致します
    ※また,助教・鈴木良郎の公式Twitterにてお知らせ致します(
    https://twitter.com/Yoshiro20
    ※当ラボ教員の見学会資料
     教授・轟章(現状未公開.このまま公開できない可能性もございます)
     准教授・水谷義弘(現状未公開.このまま公開できない可能性もございます)
     助教・鈴木良郎(人工知能)
    (2020/2/17更新の見学会資料は下記へ)

 鈴木(人工知能・ディープラーニング,資料A_2020/2/17をご覧下さい

​ また、「新型コロナウイルスの診断AIの研究」×1名も募集中でございます。

 

​研究概要

研究室全体の研究概要については Research をご覧ください。

教員別の研究詳細は下記のページをご覧ください。

 

​研究室生活

在室推奨時間:祝日を除く月~金曜の10:00~17:00

ゼミの頻度:

平均すると週1~2回ですが,年度により異なります年度の初めに教員から指示します

2018年度は教員ごとにゼミを行い,夏休み前,卒論および修論の時期に研究室全体のゼミを実施しました

​研究室行事

 
  • 歓送迎会や忘年会などのイベントを二ヵ月に一回ほど開催しています(自由参加).

  • 年1回の研究室旅行を企画します(自由参加).

  • ​山登り,ソフトボール大会,ウエイトトレーニング,皇居ランなどの活動を不定期に行っています(自由参加).

卒業生の主な就職先

 

所属学生の主な留学先

毎年のように,所属大学院生が半年から一年間の短期留学に行っています.

原則として,一年間の留学では卒業時期も一年遅くなりますが,半年間の留学では卒業時期は遅れません(留学しない学生と同じ).

※世界大学ランキングの順位は,イギリスの教育専門誌 タイムズ・ハイヤー・エデュケーション(THE)2019に基づいて記載しています.

 

奨学金について

 

当研究室は,熱心に学業や研究に取り組む学生が多く,学内や学外(学会)で多数受賞しています.また,修士課程在籍中に国際論文誌に筆頭著者として英語論文を掲載する学生もいます.その結果として,奨学金の返還免除認定を受ける学生が多数います.

修士課程および博士課程

「日本学生支援機構の大学院生向け第一種奨学金」を貸与を受けている大学院生は,在学中に優れた業績を修めると,返還の全額または半額が免除されます.当研究室の修士課程卒業者の一部が全額免除,多くが半額免除の認定を受けています.

博士課程

日本学術振興会の特別研究員(DC1, DC2)は​博士課程の主要な奨学金(および研究助成プログラム)です.この10年間(2009~2018年度)に当研究室に在籍した日本人の博士学生の約7割が特別研究員として認定されています(論文博士を除く).

 

2020年度の研究テーマ

​2020年度の研究テーマは,学外秘の情報のためWEB上では非公開とさせて頂いております.ご興味ある『東工大 機械系 学部3年生 の方』は、ぜひぜひ当ラボの見学会にご参加ください.

本ページの冒頭に当研究室の見学会の日程を載せております.

ちなみに…2019年度の研究テーマは下記です

轟 教授

水谷 准教授

​・CFRPのキッシングボンドの検出技術の開発(JAXAとの共同研究)

・加速度計を用いた弾性波の測定法の確立

・超音波試験/アコースティック・エミッション試験へのAIの適用

・複合材料構造へのアコースティック・エミッション試験の適用

・超音波の信号処理

・圧電効果を有する材料を用いた新しい検査方法の創出

・薄膜の機械特性評価法の考案

 ※水谷関連の研究については水谷グループのHPも参照して下さい

 ※上記は2019年度大学院生の研究テーマも含みます

 

​鈴木 助教

・GAN(ディープラーニングの一種)を用いた構造の最適設計

ディープラーニングによる網膜画像の自動診断

・超音波探傷者への振動触覚提示による探傷の高精度化

脳の聴覚情報処理を模倣して超音波波形から損傷情報を抽出する人工知能