東京理科大学・佐々木研究室、第24回トライボサロンをハイブリッド開催

　東京理科大学・佐々木研究室（主宰：佐々木信也 教授）が主催する「トライボサロン」（https://tribo-science.com/salon）の第24回目が10月12日、東京都葛飾区の葛飾キャンパスでのオンサイト参加とオンライン参加からなる、ハイブリッド形式によって開催された。

 　トライボサロンは、トライボロジーに関係する情報・意見交換の場として、毎月1回のペースで開催されている。もともとは佐々木研究室の博士課程学生の勉強会として発足し研究成果の発表や最新の研究動向などに関する意見や情報交換を重ねてきたが、2022年9月からは佐々木研究室に限らず広く参加の戸を開き、関係者のネットワーク作りも目的の一つとして活動している。トライボロジーに関する情報交換、人材交流等を通し、関連技術の向上と発展に資することを目的に、次の活動を円滑に行えるよう運営に努めている。

　第24回目となる今回のトライボサロンでは、「トライボロジーにおけるAIの活用を考える」のタイトルで、イーグル工業・王 岩 氏を講師に話題提供が行われた。

　講演では、メカニカルシールの密封性能と潤滑性能の二律背反を両立するためのテクスチャの最適化を目的に機械学習を適用した事例として、形状パラメータから性能を予測する機械学習モデルの構築・最適化の検証を実施して数値解析を機械学習モデルに置き換えることで、最適解に迫る形状を短時間で予測できた事例を紹介した。また、形状データそのものから圧力分布を予測する機械学習モデル構築の事例では、適切な事前処理＋相性の良いモデル（U-Net）の選択によって表面テクスチャ形状から圧力分布の予測が可能であることを示唆した。今後は、トポロジーの最適化と生成AIを組み合わせて、メカニカルシールに最適な新しい表面テクスチャ形状を探索していく、と総括した。

　なお、トライボサロンに関心のある方は、以下のURLを参照されたい。
　https://tribo-science.com/salon