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佐々木 秀徳
理工学部 電気電子工学科
准教授
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研究者情報
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経歴
■ 経歴
- 2026年04月 - 現在
法政大学 理工学部 電気電子工学科 准教授 - 2026年04月 - 2026年09月
山形大学, 非常勤講師 - 2021年04月 - 2026年03月
法政大学 理工学部 電気電子工学科 専任講師 - 2018年04月 - 2021年03月
三菱電機株式会社, 先端技術総合研究所
- 2019年04月 - 2021年03月, 北海道大学, 大学院情報科学院, 情報科学専攻
- 2016年04月 - 2018年03月, 北海道大学, 大学院情報科学研究科, システム情報科学専攻
- 2012年04月 - 2016年03月, 北海道大学, 工学部, 情報エレクトロニクス学科
- 2025年12月 - 現在
AI/DXの産業応用に関する協同研究委員会, 電気学会 - 2025年10月 - 現在
脱炭素社会の実現に向けた用途指向形次世代モータの技術動向調査専門委員会, 電気学会 - 2025年04月 - 現在
イノベーション創出を目指した先駆的電磁界解析技術調査専門委員会, 電気学会 - 2024年04月 - 現在
電磁界解析の高度利用とAIの活用による回転機の先進最適化・性能評価技術調査専門委員会 幹事補佐, 電気学会 - 2023年04月 - 現在
磁気センサとAI技術を活用したセンシングシステム調査専門委員会, 電気学会 - 2021年06月 - 現在
電気学会東京支部学生員委員会, 電気学会 - 2022年04月 - 2025年03月
電磁界解析を用いた革新技術開発調査専門委員会, 電気学会 - 2022年04月 - 2025年03月
編修専門第１部会, 電気学会 - 2024年04月 - 2024年10月
令和6年度 大学電気系教員協議会 事務局委員 - 2022年04月 - 2024年03月
電磁界解析による回転機の高精度モデリングと先進最適化技術調査専門委員会, 電気学会 - 2022年04月 - 2023年11月
Conference Committees, ISEM2023 - 2021年05月 - 2022年03月
電磁界解析の先進技術応用調査専門委員会, 電気学会 - 2021年05月 - 2022年03月
電磁界解析による回転機の高精度性能評価技術調査専門委員会, 電気学会
研究活動情報
■ 受賞
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 2026年06月
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), Best paper award
Approximate Inverse Model Explanations for Local Contribution Analysis of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Torque Prediction
Yano Kosuke;Sasaki Hidenori;Nakanishi Takafumi;Ikuno Soichiro - 2026年03月
電気学会全国大会, 優秀論文発表賞
実数値遺伝的アルゴリズムを用いた回路トポロジー最適化に関する基礎検討
片岡優斗(指導教員:佐々木秀徳) - 2026年03月
電気学会産業応用部門, 優秀論文発表賞
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
長山泰輔(指導教員:佐々木秀徳) - 2026年03月
電気学会産業応用部門, 優秀論文発表賞
深層強化学習を用いた永久磁石同期モータのパラメー タ・トポロジー同時最適化
小播 優貴(指導教員:佐々木秀徳) - 2025年06月
Galileo Ferraris’ Contest, International Compumag Society, IEEE Magnetics, The Advisory Board and the Organizing Committee award the Novelty Category First position in Academic Teams
国際学会・会議・シンポジウム等の賞
Yuki Sato;Hidenori Sasaki;Shingo Hiruma;Akito Maruo - 2025年03月
電気学会産業応用部門, 優秀論文発表賞
深層学習による設計に特化した特性寄与領域可視化手法に関する検討：Design-LIME
岩田和久 (指導教員: 佐々木秀徳) - 2024年06月
CEFC2024, Best student presentation awards
Magnetization Estimation for Permanent Magnet Using Convolutional Neural Network
Kazuki Igarashi (指導教員: 佐々木秀徳) - 2024年06月
CEFC2024, Best student presentation awards
Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors Using Multimodal Neural Network
Kazuhisa Iwata (指導教員: 佐々木秀徳) - 2021年12月
日本AEM学会, MAGDA2021優秀講演論文賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞 - 2020年06月
三菱電機株式会社先端技術総合研究所, 所長表彰
磁石使用量を半減した電動パワーステアリング用モータの開発 - 2018年03月
電気学会, 平成29年度優秀論文発表B賞 - 2018年03月
精密工学会, 平成29年度北海道支部学生奨励賞
- Design exploration of variable leakage flux interior permanent magnet synchronous motors through parameter and topology optimization using covariance matrix adaptation evolution strategy
Kohei Nakano; Hidenori Sasaki; Toru Matsuura; Kensuke Sasaki; Tatsuya Morimoto; Takashi Kato
COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 2026年04月09日, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - The Galileo Ferraris Contest: A Benchmark Initiative for Data-Driven Multi-Physics Modeling of Traction Electric Motors
Luigi Solimene; Simone Ferrari; Riccardo Torchio; Costanza Anerdi; Fabio Freschi; Luca Giaccone; Gianmarco Lorenti; Francesco Lucchini; Spyridon Mallios; Patrick Lombard; Paolo Di Barba; Arash Ghafoorinejad; Maria Evelina Mognaschi; Dimitrios Loukrezis; Eric Diehl; Eniz Museljic; Aylar Partovizadeh; Manfred Kaltenbacher; Sebastian Schöps; Soo-Hwan Park; Chan-Woo Kim; Ji-Hyeon Lee; Younjae Hwang; Min-Ro Park; Myung-Seop Lim; Sina Toghranegar; Ruth V Sabariego; Geert Deconinck; Hussain Kazmi; Zhi Gong; Zuqi Tang; Abdelkader Benabou; Guillaume Verez; Tohid Sharifi; Ali Jamali-Fard; Deniz Bilgili; Jasmin Jelovica; Paolo Manfredi; Riccardo Trinchero; Amir Akbari; Shahin Mahdiyounrad; David A. Lowther; Siyuan Sun; Toshiaki Koike-Akino; Ye Wang; Tatsuya Yamamoto; Yusuke Sakamoto; Bingnan Wang; Ankit Kumar Singh; Sagnik Dey; Swayambhu Mohanty; Aditya Anil Pulikottil; Asmijit Saha; Ankit Dalal; Yuki Sato; Hidenori Sasaki; Shingo Hiruma; Akito Maruo; Elena Blazhevska Ivanoski; Eymen Ipek; Niels Koester; Shahryar Rahnamayan; Piergiorgio Alotto; Gianmario Pellegrino; Maurizio Repetto
2025年12月15日 - Machine Learning Accelerated Shape Optimization with Robust Shape-Collapse Prevention for Interior Permanent Magnet Synchronous Motors
Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda; Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, 2025年12月, ［査読有り］ - Optimized Design of a High-Torque-Density Permanent Magnet Synchronous Motor with Asymmetric Consequent Poles
Yuka Kobayashi; Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki
2025 IEEE Energy Conversion Conference Congress and Exposition (ECCE), 2025年10月19日, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - Latent Space Bayesian Parameter Topology Optimization of Permanent Magnet Synchronous Motors via a Variational Autoencoder
Kohei Nakano; Hidenori Sasaki
IEEE Transactions on Magnetics, 2025年09月, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - Nondestructive Magnetisation Estimation for Permanent Magnets Using Autoencoder‐Based Dimensionality Reduction
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki
IET Science, Measurement & Technology, 2025年08月, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - Predicting torque characteristics of synchronous reluctance motors using swin transformer
Taisuke Nagayama; Hidenori Sasaki
The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering, 2025年07月, ［査読有り］
責任著者 - Design-LIME: An Interpretable Visualization Method for Electric Motor Design Based on Deep Learning
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki
IEEE Access, 2025年04月, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - Prediction of Motor Characteristic Maps via Deep Operator Networks for Topology Optimization
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
IEEE Transactions on Magnetics, 2024年10月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - Topology Optimization With Shapley Additive Explanations for Permanent Magnet Synchronous Motors
Hidenori Sasaki; Koichi Yamamura
IEEE Transactions on Magnetics, 2024年03月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - Generalization Performance in Predicting Torque Characteristics Using Convolutional Neural Network and Stator Magnetic Flux
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
IEEE Transactions on Magnetics, 2024年03月, ［査読有り］
責任著者 - Prediction of IPM Machine Torque Characteristics Using Deep Learning Based on Magnetic Field Distribution
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEE Access, 2022年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - Topology Optimization for Motor Using Multitask Convolutional Neural Network under Multiple Current Conditions
Hidenori SASAKI
IEEE Transactions on Magnetics, 2022年05月, ［査読有り］
筆頭著者 - Prediction of Current-dependent Motor Torque Characteristics Using Deep Learning for Topology Optimization
Taiga Aoyagi; Yoshitsugu Otomo; Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hideaki Arita
IEEE Transactions on Magnetics, 2022年04月, ［査読有り］ - Topology optimization of electrical devices using Gaussian filter
Hidaka Yuki; Sasaki Hidenori
日本シミュレーション学会英文誌, 2021年08月, ［査読有り］ - Explainable Deep Neural Network for Design of Electric Motors
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, 2021年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - Topology Optimization using Deep Learning ——Comparison of Simultaneous and Additional Learning——
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hajime Igarashi
IEEJ Transactions on Power and Energy, 2020年12月, ［査読有り］
筆頭著者 - Topology optimization accelerated by deep learning
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, 2019年06月, ［査読有り］
筆頭著者 - Multi-objective topology optimization of rotating machines using deep learning
Shuhei Doi; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, 2019年06月, ［査読有り］ - Topology optimization of IPM motor with aid of deep learning
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2019年03月, ［査読有り］
筆頭著者 - Topology optimization using basis functions for improvement of rotating machine performances
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEE Transactions on Magnetics, 2018年03月, ［査読有り］
筆頭著者 - Topology optimization of IPM motors using fourier series
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IEEJ Transactions on Power and Energy, 2017年03月, ［査読有り］
筆頭著者
- Pre-Processing of Deep Neural Network for Motor Torque Characteristics Using Empirical Mode Decomposition
Kosuke Tomotani; Hidenori Sasaki; Ran Dong; Soichiro Ikuno
Studies in Applied Electromagnetics and Mechanics, 2025年04月, ［査読有り］
ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - 変分オートエンコーダとベイズ最適化を用いたパラメータトポロジー同時最適化の高速化に関する基礎検討—Basic Study on Accelerating Simultaneous Parameter and Topology Optimization Using Variational Autoencoder and Bayesian Optimization—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計技術とその応用
中野 皓平; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2025年03月07日 - 回路トポロジーを考慮した等価回路生成手法に関する基礎検討—Basic Study on Equivalent Circuit Generation Method Considering Circuit Topology—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳; 片岡 優斗; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 2025年03月06日 - CMA-ESによる非対称コンシクエント磁極を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討—Basic Study on the Simultaneous Topology and Parameter Optimization of Asymmetric Consequent Poles Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Using the CMA-ES—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
小林 由佳; 岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2024年09月11日 - SHAPによる電流条件を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトルク寄与領域可視化手法に関する基礎検討—Visualization Method for Torque Contribution of IPMSM Considering Current Conditions using SHAP—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
山村 孝市; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 2024年09月11日 - 深層学習による設計に特化した特性寄与領域可視化手法に関する検討 : Design-LIME—Design-LIME : An Interpretation Method for Design Using Deep Learning—静止器/回転機・合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2024年09月11日 - Motor Characteristics Map Prediction Using Deep Operator Neural Networks
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2024年07月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - Fast Analysis and Design for 3D-Structured Magnetic Components Using Surrogate Model from Transfer Learning
Yuki Sato; Hirokazu Matsumoto; Akito Maruo; Takahiro Sato; Hidenori Sasaki
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2024年07月, ［査読有り］ - Acceleration of Waveform Control for Measurement of Magnetic Hysteresis Based on Single Sheet Tester Using Neural Network
Tatsuya Yamaguchi; Yuki Kuroda; Yoshifumi Okamoto; Hidenori Sasaki; Koji Fujiwara
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2024年07月, ［査読有り］ - Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors using Multimodal Neural Network
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2024年07月, ［査読有り］
責任著者 - Magnetization Estimation for Permanent Magnet Using Convolutional Neural Network
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki; Masahide Shioyama; Yoshifumi Okamoto
CEFC 2024 - 21st IEEE Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2024年07月, ［査読有り］
責任著者 - Physics Informed Neural Networksと有限要素を用いた静磁界解析手法に関する基礎検討—Basic Study on Magnetostatic Field Analysis Methods Using Physics Informed Neural Networks and Finite Elements—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳; 鈴木 勇大; 佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 2024年03月04日 - A Fast Physics-informed Neural Network Based on Extreme Learning Machine for Solving Magnetostatic Problems
Takahiro Sato; Hidenori Sasaki; Yuki Sato
2023 24th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG), 2023年05月22日, ［査読有り］ - Extreme Learning Machineを用いた磁界系Physics-infbrmedニューラルネットワークの検討
佐藤孝洋; 佐々木秀徳; 佐藤佑樹
電気学会研究会資料(Web), 2023年03月 - Speedup of Flux Waveforms Control Using Deep Neural Network for Single Sheet Tester
Kazuki Sumi; Yoshifumi Okamoto; Koji Fujiwara; Hidenori Sasaki
CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings, 2022年11月, ［査読有り］ - Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Neural Network
Hidenori Sasaki; Daichi Takasu; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
CEFC 2022 - 20th Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation, Proceedings, 2022年11月, ［査読有り］
筆頭著者, 責任著者 - Deep Neural Networkを用いた初期波形推定による単板磁気試験器における磁束波形制御の高速化に関する検討
角和樹; 岡本吉史; 藤原耕二; 佐々木秀徳
電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM), 2022年03月 - 人工知能(AI)技術と電磁気学を用いた最適設計(2・完)深層学習・モンテカルロ木探索の応用
五十嵐 一; 佐々木 秀徳
電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, 2022年02月, ［査読有り］, ［招待有り］ - Regularized topology optimization of IPM motors and post-processing for interpretation of optimal solutions
Hidenori Sasaki; Shintaro Furui; Hajime Igarashi; Hiroki Sakamoto; Takashi Abe; Kazuya Ogura
IEEE CEFC 2016 - 17th Biennial Conference on Electromagnetic Field Computation, 2017年01月, ［査読有り］
筆頭著者
- 電気学会技術報告 第1589号「電磁界解析による回転機の高精度モデリングと先進最適化技術」
分担執筆, 4.2節AI・機械学習の適用
電気学会, 2025年04月 - 電気学会技術報告 第1547号「電磁界解析の先進応用技術」
分担執筆, 3.3節AI を用いた最適設計
電気学会, 2023年06月
- 〔主要な業績〕Optimization of a Permanent Magnet Motor Based on Independent Machine Learning Predictions
Nakagawa Daisuke; Watahiki Masanori; Ueda Tomoya; Sasaki Hidenori; Ueno Yuki; Igarashi Hajime
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), 2026年06月09日 - 〔主要な業績〕Parameter and Topology Optimization for Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Using Large Language Models
Sekiyama Wataru; Sasaki Hidenori; Sakamoto Hiroki; Takahashi Shinya
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), 2026年06月09日 - 〔主要な業績〕Three-Dimensional Topology Optimization of Axial Flux Motor
Ueno Yuki; Sasaki Hidenori; Igarashi Hajime; Nakagawa Daisuke; Ueda Tomoya
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), 2026年06月09日 - 〔主要な業績〕Topology Optimization for Synchronous Reluctance Motors Using Neural Fields
Nagayama Taisuke; Sasaki Hidenori; Mitsuda Hiroshi; Sakamoto Yusuke; Totoki Eigo
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), 2026年06月09日 - 〔主要な業績〕Approximate Inverse Model Explanations for Local Contribution Analysis of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Torque Prediction
Yano Kosuke; Sasaki Hidenori; Nakanishi Takafumi; Ikuno Soichiro
The 22nd Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2026), 2026年06月08日 - Application of Parameter Topology Simultaneous Optimization to a 42 Pole 36 Slot Outer Rotor Permanent Magnet Synchronous Motor
Wataru Sekiyama; Hidenori Sasaki
International Power Electronics Conference 2026, 2026年06月03日 - 〔主要な業績〕Physics Informed Neural Networks を用いた磁場予測と形状最適化
佐々木 秀徳
第9回 大規模電磁界数値解析手法に関する研究シンポジウム, 2026年03月17日 - 〔主要な業績〕モータ最適化（1）AI・機械学習の適用
佐々木秀徳
産業応用フォーラム「電磁界解析による回転機の高精度モデリングと先進最適化技術」, 2025年12月10日, ［招待有り］ - Approximate Inverse Model Explanationsを⽤いた埋込型 永久磁⽯同期モータトルク推定モデルの解釈
矢野 行祐; 佐々木 秀徳; 中西崇文; 生野 壮一郎
MAGDA2025, 2025年11月10日 - ⾮接触界磁給電系を有した波⼒発電機の基礎検討
田中 拓海; 伊藤 慧悟; 佐藤 佑樹; 松本 洋和; 佐藤 孝洋; 佐々木 秀徳
MAGDA2025, 2025年11月10日 - 〔主要な業績〕モータ設計におけるAI活用の基礎と展望
佐々木秀徳
第28回電磁界数値解析に関するセミナー ～回転機電磁界解析の基礎から最適設計，AI活用まで～, 2025年10月31日, ［招待有り］ - Optimized Design of a High-Torque-Density Permanent Magnet Synchronous Motor with Asymmetric Consequent Poles
Yuka Kobayashi; Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki
2025 IEEE ENERGY CONVERSION CONGRESS & EXPOSITION, 2025年10月21日 - 〔主要な業績〕Development of an Automatic Design Algorithm via Deep Generative Models and Topology Optimization
Hidenori Sasaki
The 49th Annual Conference on MAGNETICS in Japan, 2025年09月18日, ［招待有り］ - Study on High-Precision Prediction of Static Magnetic Fields and Acceleration of Topology Optimization via Graph Neural Networks
Yudai Suzuki; Hidenori Sasaki
18th International Workshop on Optimization and Inverse Problems in Electromagnetism, 2025年09月10日 - Parameter and Topology Optimization of Variable Leakage Flux IPMSM Using Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy
Kohei NAKANO; Hidenori SASAKI; Toru MATSUURA; Kensuke SASAKI; Takashi KATO
18th International Workshop on Optimization and Inverse Problems in Electromagnetism, 2025年09月10日 - Topology Optimization of Synchronous Motors using Bayesian Optimization and Variational Auto Encoder
Nakano Kohei; Sasaki Hidenori
25th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (Compumag 2025), 2025年06月25日 - Parameter and Topology Optimization for Permanent Magnet Synchronous Motors Using Reinforcement Learning
Kohari Hiroki; Sasaki Hidenori; Kitano Masahiro; Watahiki Masanori; Ueda Tomoya
25th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (Compumag 2025), 2025年06月25日 - Fast Shape Optimization with Effective Shape Collapse Prevention for IPM Motors using Machine Learning
Nakagawa Daisuke; Ueda Tomoya; Sasaki Hidenori; Iwata Kazuhisa; Igarashi Hajime
25th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (Compumag 2025), 2025年06月25日 - Generation Method of Equivalent Circuit for Electric Devices Considering Circuit Topology
Sasaki Hidenori; Kataoka Hiroki; Sato Yuki
25th International Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (Compumag 2025), 2025年06月24日 - 〔主要な業績〕Accelerating topology optimization of interior permanent magnet synchronous motor using deep generative models
Hidenori Sasaki
NuMoDiTEE2025, 2025年03月26日, ［招待有り］ - 42極36スロットアウターロータ型永久磁石同期モータのパラメータトポロジー同時最適化に関する検討
関山 航; 佐々木秀徳
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 2025年03月07日 - 回路トポロジーを考慮した等価回路生成手法に関する基礎検討
佐々木秀徳; 片岡優斗; 佐藤佑樹
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 2025年03月06日 - Motor-LIME: Interpretation Method for Motor Design Based on Deep Learning
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki
21st International IGTE Symposium 2024, 2024年09月16日 - Predicting Torque Characteristics of Synchronous Reluctance Motos Using Swin Transformer
Taisuke Nagayama; Hidenori Sasaki
21st International IGTE Symposium 2024, 2024年09月16日 - CMA-ESによる非対称コンシクエント磁極を考慮した埋込型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討
小林由佳; 岩田和久; 佐々木秀徳
電気学会 静止器/回転機合同研究会, 2024年09月11日 - Fast Analysis and Design for 3D-Structured Magnetic Components Using Surrogate Model from Transfer Learning
Yuki Sato; Hirokazu Matsumoto; Akito Maruo; Takahiro Sato; Hidenori Sasaki
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 2024年06月05日 - Motor Characteristics Map Prediction Using Deep Operator Neural Networks
Hidenori Sasaki; Kazuhisa Iwata; Takahiro Sato; Yuki Sato
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 2024年06月05日 - Magnetization Estimation for Permanent Magnet Using Convolutional Neural Network
Kazuki Igarashi; Hidenori Sasaki; Masahide Shioyama; Yoshifumi Okamoto
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 2024年06月04日 - Acceleration of Waveform Cotrol for Measurement of Magnetic Hysteresis Based on Single Sheet Tester Using Neural Network
Tatsuya Yamaguchi; Yuki Kuroda; Yoshifumi Okamoto; Hidenori Sasaki; Koji Fujiwara
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 2024年06月03日 - Parameter and Topology Optimization Method for IPM Motors Using Multimodal Neural Network
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
The 21st Biennial IEEE Conference on Electromagnetic Field Computation (IEEE CEFC 2024), 2024年06月03日 - Neural Networkを用いた単板磁気試験器における波形制御の高速化に関する検討
山口達也; 黒田優輝; 岡本吉史; 佐々木秀徳; 藤原耕二
令和6年電気学会全国大会, 2024年03月16日 - 深層学習による拡張現実技術を用いた二次元非線形磁界可視化の高速化に関する検討
田中駿也; 佐々木秀徳
令和6年電気学会全国大会, 2024年03月16日 - Physics Informed Neural Networksを用いた二次元静磁界推定に関する基礎検討
鈴木勇大; 佐々木秀徳; 佐藤孝洋; 佐藤佑樹
令和6年電気学会全国大会, 2024年03月16日 - Physics Informed Neural Networksと有限要素を用いた静磁界解析手法に関する基礎検討
佐々木秀徳; 鈴木勇大; 佐藤孝洋; 佐藤佑樹
静止器/回転機合同研究会, 2024年03月04日 - Pre-Processing for Deep Learning of Motor Characteristics Using Empirical Mode Decomposition
Kosuke TOMOTANI; Hidenori SASAKI; Ran DONG; Soichiro IKUNO
ISEM2023, 2023年11月14日 - 深層学習とトポロジー最適化を併用した電気機器構造の高速逆解析手法に関する検討—A study on the High-Speed Inverse Analysis Method of Electrical Device Structures Using Deep Learning and Topology Optimization—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一; 中川 大輔; 上田 智哉
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2023年08月29日, 電気学会 - 畳込み処理を活用したDeep Operator Networkによるモータトルクマップ推定に関する検討—An Investigation on Motor Torque Map Prediction using Deep Operator Networks with Convolutional Processing—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳; 岩田 和久; 佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2023年08月29日, 電気学会 - Deep Operator Networkを用いた応答曲面作成に関する検討—An Investigation on Construction of Response Surface Using Deep Operator Network—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐藤 孝洋; 佐藤 佑樹; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 2023年08月28日, 電気学会 - 畳み込み処理を活用した深層学習モデルによる永久磁石内部磁化分布の逆推定
五十嵐一輝; 佐々木秀徳; 塩山将英; 岡本吉史
2023年電気学会産業応用部門大会, 2023年08月22日 - 〔主要な業績〕AIやトポロジー最適化の基礎とモータ設計への適用に関する技術動向
佐々木秀徳
TECHNO-FRONTIER 2023 第44 回 モータ技術シンポジウム, 2023年07月27日, ［招待有り］ - Topology Optimization of Permanent Magnet Synchronous Motor with Shapley Additive Explanations
Hidenori Sasaki; Koichi Yamamura
Compumag2023, 2023年05月25日 - A Fast Physics-informed Neural Network Based on Extreme Learning Machine for Solving Magnetostatic Problems
Takahiro Sato; Hidenori Sasaki; Yuki Sato
Compumag2023, 2023年05月24日 - Prediction of Interior Permanent Magnet Motor Characteristics Using CNN with Vector Input of Magnetic Flux Density Distribution
Kazuhisa Iwata; Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi; Daisuke Nakagawa; Tomoya Ueda
Compumag2023, 2023年05月24日 - 経験的モード分解を用いた深層学習によるモータ特性推定精度向上に関する基礎検討
鞆谷孝祐; 佐々木秀徳; 生野壮一郎; 董 然
令和5年電気学会全国大会, 2023年03月17日 - 深層学習を用いた非破壊による永久磁石の磁化逆推定
五十嵐一輝; 佐々木秀徳; 塩山将英; 中村勢到; 岡本吉史
令和5年電気学会全国大会, 2023年03月17日 - Extreme Learning Machineを用いた磁界系Physics-informedニューラルネットワークの検討—A Physics-informed Neural Network for Magnetic Field Based on Extreme Learning Machine—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐藤 孝洋; 佐々木 秀徳; 佐藤 佑樹
電気学会研究会資料. SA / 電気学会静止器研究会 [編], 2023年03月03日, 電気学会 - コンシクエントポール型永久磁石同期モータのトポロジー最適化に関する基礎検討—Topology Optimization of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor with Consequent Pole Rotor—静止器/回転機 合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
岩田 和久; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2023年03月03日, 電気学会 - DNNを用いた初期波形推定による単板磁気特性試験用磁束波形制御の高速化に関する検討—Speedup of Flux Waveform Control Based on Deep Neural Network in Single Sheet Tester—マグネティックス/モータドライブ/リニアドライブ合同研究会 モータドライブ,リニアモータ技術一般,磁性材料,磁気応用一般
角 和樹; 岡本 吉史; 藤原 耕二; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. MAG = The papers of technical meeting on magnetics, IEE Japan / マグネティックス研究会 [編], 2022年11月22日 - Estimation Method for Magnetization Distribution in Permanent Magnet Using Deep Neural Network
Hidenori Sasaki; Daichi Takasu; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
CEFC2022, 2022年10月26日 - Speedup of Flux Waveforms Control Using Deep Neural Network for Single Sheet Tester
Kazuki Sumi; Yoshifumi Okamoto; Koji Fujiwara; Hidenori Sasaki
CEFC2022, 2022年10月25日 - 自動車駆動用モータにおける磁気回路設計の自動化と高速化に向けたモータの磁気特性予測の検討(第2報)—Examination of magnetic characteristic prediction of motors for automation and speeding up of magnetic circuit design in automobile drive motors(2nd report)—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
中川 大輔; 上田 智哉; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2022年09月30日 - SHAPによる深層学習説明性を併用したIPMSMのトポロジー最適化—Topology optimization of IPMSM with simultaneous use of deep learning explainability by SHAP—静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用
佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM / 電気学会回転機研究会 [編], 2022年09月30日 - Visualization of Contributing region to Motor Characteristics Using Explainable Deep Learning
Hidenori Sasaki
IGTE2022, 2022年09月19日 - Optimal design of electric devices based on machine learning
Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Hayaho Sato
ISEM2022, 2022年06月05日, ［招待有り］ - Deep Neural Networkを用いた初期波形推定による単板磁気試験器における磁束波形制御の高速化に関する検討
角 和樹; 岡本吉史; 藤原耕二; 佐々木秀徳
令和4年電気学会全国大会, 2022年03月21日 - 〔主要な業績〕深層学習を用いた回転機磁気構造のトポロジー最適化技術
佐々木秀徳; 五十嵐一
電子情報通信学会総合大会, 2022年03月16日, ［招待有り］ - 自動車駆動用モータにおける磁気回路設計の自動化と高速化に向けたモータの磁気特性予測の検討
中川大輔; 上田智哉; 佐々木秀徳; 五十嵐一
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 2022年03月08日 - ギャップ磁束密度分布を活用した回転機特性予測モデルの汎化に関する検討
佐々木秀徳; 五十嵐一; 中川大輔; 上田智哉
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 2022年03月08日 - 深層学習を用いた永久磁石磁化推定手法に関する検討
髙須大地; 佐々木秀徳; 中村勢到; 岡本吉史
静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用, 2022年03月08日 - Topology Optimization for IPM Motor Using Multitask CNN and Considering Current Conditions
Hidenori Sasaki
Compumag2021, 2022年01月19日 - Prediction of Current-dependent Motor Torque Characteristics Using Deep Learning for Topology Optimization
Taiga Aoyagi; Yoshitsugu Otomo; Hajime Igarashi; Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Hideaki Arita
Compumag2021, 2022年01月19日, IEEE - Deep Learning-based Estimation Method of Magnetization Distribution in Permanent Magnet
Daichi Takasu; Hidenori Sasaki; Narichika Nakamura; Yoshifumi Okamoto
2022 Joint MMM-Intermag Conference, 2022年01月10日 - 分布データを活用した深層学習のモータトルク特性推定精度向上に関する検討
佐々木秀徳
MAGDA2021, 2021年12月06日 - CNNを用いた複数電流条件におけるトルクリップル推定高精度化に関する検討 (静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. RM, 2021年09月10日, 電気学会 - 深層学習による永久磁石モータの電流特性推定とトポロジー最適化への適用 (静止器/回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
青柳 泰我; 大友 佳嗣; 五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 日高 勇気; 有田 秀哲
電気学会研究会資料. RM, 2021年03月04日, 電気学会 - Explainable Deep Neural Network for Design of Electric Motors
Hidenori Sasaki; Yuki Hidaka; Toshinori Tanaka; Kazumasa Ito; Hajime Igarashi
CEFC2020, 2020年11月 - ガウシアンフィルターを用いた電気機器のトポロジー最適化 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
日高 勇気; 佐々木 秀徳
電気学会研究会資料. SA, 2020年09月04日, 電気学会 - 磁界分布を用いた回転機トルク特性の深層学習 : 基礎検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 有田 秀哲; 伊藤 一将; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 2020年09月04日, 電気学会 - 説明可能AIを援用した回転機のトポロジー最適化手法 : 基礎検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 伊藤 一将; 田中 敏則; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 2020年01月24日, 電気学会 - 深層学習における追学習手法に関する検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 日高 勇気; 伊藤 一将; 田中 敏則; 大友 佳嗣; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. SA, 2019年09月13日, 電気学会 - AI技術と高精度電磁界解析を用いた最適設計
五十嵐一; 佐々木秀徳
平成30年電気学会全国大会, 2018年03月14日, ［招待有り］ - 深層学習によるトポロジー最適化の高速化 —基礎的検討
佐々木秀徳; 五十嵐一
電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2017年10月 - 深層学習を用いた回転機のトポロジー最適化 : 基礎的検討 (静止器 回転機合同研究会・電磁界数値計算技術とその応用)
佐々木 秀徳; 五十嵐 一
電気学会研究会資料. RM, 2017年09月22日, 電気学会 - Topology Optimization of Rotating Machines Using Multi-Step NGnet-based Method
H. Sasaki; H. Igarashi
ISEM2017, 2017年09月 - 非線形磁気特性を考慮した回転機のトポロジー最適化
佐々木秀徳; 五十嵐一
非線形問題の解法に関する研究会, 2017年09月 - Topology Optimization of Reluctance Motor Using Particle Swarm Approach
X. Liu; H. Sasaki; H. Igarashi
平成29年 電気学会 電子・情報・システム部門大会, 2017年09月 - Topological Optimization Using Basis Functions for Improvement of Rotating Machine Performances
H. Sasaki; H. Igarashi
Compumag2017, 2017年06月 - IPMモータのトポロジー最適化における形状変化
佐々木 秀徳; 五十嵐 一
平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2016年11月 - 群知能最適化手法に関する基礎検討
劉 カン岐; 佐々木 秀徳; 五十嵐 一
平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2016年11月 - Shape Fitting and Optimization of Rotating Machines Using Basis Function Methods
Hidenori Sasaki; Hajime Igarashi
IGTE2016, 2016年09月 - 損失を考慮した埋込磁石同期モータの固定子形状トポロジー最適化
佐々木秀徳; 古井真太郎; 五十嵐一
平成27年度電気学会全国大会, 2016年03月, 電気学会
- 応用数値解析
2025年04月 - 現在
法政大学 - 知的電機システム設計特論
2022年09月 - 現在
法政大学大学院理工学研究科 - PBL
2021年09月 - 現在
法政大学 - 電気電子工学実験II
2021年09月 - 現在
法政大学 - 基礎電磁気学演習
2021年09月 - 現在
法政大学 - 電気電子ゼミナール
2021年04月 - 現在
法政大学 - 電気電子工学実験III
2021年04月 - 現在
法政大学 - 基礎電磁気学
2021年04月 - 現在
法政大学 - 情報リテラシーと表現技術
2021年04月 - 2024年09月
法政大学
■ 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 磁極の非対称構造を活用した省磁石高効率同期モータの開発
2023年09月 - 2026年08月 - 強化学習を用いたモータ磁気回路設計の自動化に関する研究
2024年09月 - 2026年03月 - 深層学習・トポロジー最適化等を活用した回転機設計技術の開発
2024年06月 - 2026年03月 - 磁気シミュレーションとビッグデータを駆使した電気機器の新奇構造開発
2023年10月 - 2026年03月 - トポロジー最適化による可変モータ性能向上に関する研究
2024年08月 - 2025年03月 - 非接触界磁給電系を有した波力発電機の開発
2024年04月 - 2025年03月 - AIを用いたモータ特性予測の高速化の研究トラクションモータへの適用
2021年10月 - 2023年09月
- 特許第7450796号, JP2021007322, 回転電機
佐々木 秀徳; 元吉 研太; 廣谷 迪; 池田 紘子; 藤倉 昇平 - 特許第7325645号, JP2021024954, 回転電機および回転電機の製造方法
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 藤倉 昇平; 佐々木 秀徳 - 特許第7308645号, 特開2020-171094, 特願2019-070366, 回転電機
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 岡崎 広大; 佐々木 秀徳 - 20230208225, 17/927741, ROTATING ELECTRIC MACHINE
Hidenori Sasaki; Kenta Motoyoshi; Shohei Fujikura; Hiroko Ikeda; Koji Kawamura - 特許第7055220号, JP2018043515, 回転電機
岡崎 広大; 元吉 研太; 滝澤 勇二; 池田 紘子; 佐々木 秀徳; 廣谷 迪; 阿久津 悟; 岡崎 正文; 杉 なつみ - 特許第6862614号, 特願2020-554547, 回転子及び回転電機
元吉 研太; 佐々木 秀徳 - 特許第7066310号, WO2020-194709, 特開2020-171094, 特願2019-070366, 回転電機
川村 浩司; 元吉 研太; 池田 紘子; 岡崎 広大; 佐々木 秀徳 - 特許第6641545号, 特願2019-556991, 回転電機
元吉 研太; 佐々木 秀徳; 岡崎 広大; 池田 紘子 - 特開2019-133371, 特願2018-014417, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀 - 特開2019-095992, 特願2017-223830, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀 - 特開2019-095993, 特願2017-223831, 形状最適化結果表示方法及びその装置
五十嵐 一; 佐々木 秀徳; 阿部 崇志; 小倉 和也; 坂本 宏紀
