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社会の問題にデータを使ってアプローチし、共同研究先と共に解決へと導く面白さ

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大学院 理工学研究科
システム工学専攻2年
大場 春佳 さん(国立沼津工業高等専門学校卒)


私が今取り組んでいる研究の中の1つに、(株)フジドリームエアラインズ(FDA)様との共同研究があります。研究の内容は多岐に渡りますが、いかに航空機を安全に且つ効率良く飛ばすかという面でデータサイエンスの手法を活用しながらFDAの方と共に課題解決に取り組んでいます。

例えば、航空機の飛行時に起こるSlide Slip(進行方向に対して機首が右または左にずれた状態)という現象があります。この現象の原因は機体製造時のアンバランスやエンジン推力のアンバランスなどが考えられます。この現象を解析できれば、安全性の観点からは、雲の中など低視界での厳しい運航下でオートパイロットをオフにして手動操縦にした時に発生する傾きを防ぐことができます。また、経済性の観点からは、この現象によって発生する抵抗を減らすことにより、上昇率と降下率が改善され、巡航時の燃費消費が抑えられるなどの効果が得られます。このように、企業の方との実践の場では、数学や情報学などの基礎部分の理解はもちろん、さまざまな視点や解析手法など応用の部分も求められます。



データサイエンスはディスカッションからはじまります。何が問題で、解決に何が必要か、そしてデータサイエンスの手法でどのように解決するのか考えるのです。社会にある問題を企業の方と共に解決していくところに実践的な面白さがあります。企業の方は皆その分野の専門家なので、私が知らなかった知識や業界の内情などを知ることができ、一方で私はデータサイエンスの知識を技術を習得しながら、応用・駆使して問題にアプローチしていく。情報を扱うことで世の中に貢献できるこの分野は、難しいですけどやりがいを感じます。
 

日本経営工学会主催
2019年春季大会 Best Presentation Award 受賞

【研究テーマ】
ベイジアンネットワークを用いたWindshear Warning 発生要因の考察

Windshear Warningとは強風が吹いた時に航空機内に発せられる機械的な警告。従来は天候情報などから警告が出るかどうかの予測を人の勘に頼っていたが、乱気流の起きやすさなどをベイジアンネットワークという手法を使って高精度で分析し、離着陸を安全に行えるようにすることが目的。この研究を発展させることにより、従来なら全面運航停止のような強風下でも、少し経路を変えるなどの対策をとるだけで離着陸が可能になることが期待できます。
※この研究は(株)フジドリームエアラインズとの共同研究の内容の一つです。


 

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