（文責：主査 榎木）
2024年3月27日（水）10：00から12：00
第6回のサーモインフォマティクス研究会を開催いたしました。
コロナ禍でこれまでは全てオンラインにて実施してきましたが、初の対面での開催となり、電気通信大学（東京都調布市）にて行いました。
参加者は14名で、少人数で活発な議論がなされました。
リモートは参加者を増やして研究会を活発化させる一方で、やはり大学の講義等と同じで、対面の方が良いことがあるのはこの研究会でも同様でした。
佐賀大学のエドガー先生のご講演では，ＮＥＤＯプロジェクトで集められた、様々な冷媒や熱交換器に対して、沸騰と凝縮熱伝達の精度予測について貴重なご講演をいただきました。深層学習に加えて、既存の整理式との比較を行って、深層学習の精度が良いという結果を得ていたようですが、まだまだ改善の余地があり、そしてＮＥＤＯのデーターベース量も増えていることから、今後のご研究に目が離せないと思わせる講演でした。
九州大学の宮崎研究室から修士2年の江口順紹様からは、ヒートポンプサイクルのＣＯＰ予測について機械学習を用いた研究例をご紹介いただきました。内容は非常に興味深いもので、ヒートポンプサイクルのＣＯＰを予測するにあたり、何を入力すれば精度が向上するかについて、ご発表いただきました。この手法は非常に有効であり、深層学習なのだから、他のデータから勝手に学習してくれるだろうと思い込んでしまって入力しない実験データが実は、とても大切なデータで入力するのとしないのでは、全く予測値が異なってくることを示してくださいました。個人的に非常に勉強になりました。
総合討論では、いつもの通りですがいくら時間があってもたりない状況でした。
講演資料については，以下からダウンロードが可能です．（委員限定）