東京大学大学院新領域創成科学研究科

PROSPECTUS

教員紹介

和田 良太 (わだ りょうた/准教授/環境学研究系)

海洋技術環境学専攻/海洋利用システム学講座/海洋産業システム

略歴

2005年3月 東京大学工学部システム創成学科卒業
2007年3月 東京大学大学院工学系研究科環境海洋工学専攻修士課程修了
2007年4月 三菱商事株式会社入社
2010年9月 三菱商事株式会社退社
2013年9月 東京大学大学院新領域創成科学研究科海洋技術環境学専攻博士課程修了(環境学)
2013年10月 東京大学大学院新領域創成科学研究科 海洋開発利用システム実現学寄付講座 特任研究員
2015年6月 東京大学大学院新領域創成科学研究科海洋技術環境学専攻 助教
2018年12月 東京大学大学院新領域創成科学研究科海洋技術環境学専攻 講師
2020年12月 東京大学大学院新領域創成科学研究科海洋技術環境学専攻 准教授

教育活動

大学院:海洋利用システム論、海洋データサイエンス、気象海象学基礎、システムアーキテクチャ
システム創成学科:数理演習、応用プロジェクト
工学部共通科目:海洋工学基礎

研究活動

1) 海洋産業システム学の研究:産官学協創により社会実装される技術システムの構築を目指す
2) 海洋工学と先端技術の融合手法:工学的知見とデータ駆動型推論の両方を活用する手法の開発
2) 気象海象の極値と不確実性:不規則・不確実な波浪などの海洋環境の統計的記述を目指す

文献

[1] Wada, R., & Ozaki, M. (2014). On the Duration of Calm and Harsh Wave States in the Sea around Japan. Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers, Vol.20, 85-97.
[2] Wada, R., Waseda, T., & Jonathan, P. (2016). Extreme value estimation using the likelihood-weighted method. Ocean Engineering, 124, 241-251.
[3] Wada, R., & Takagi, K. (2016). Co-creation Platform for Enhancement of Japanese Offshore Technology. Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers, Vol. 24, 259-273.
[4] Wada, R., Kaneko, T., Ozaki, M., Inoue, T., & Senga, H. (2018). Longitudinal natural vibration of ultra-long drill string during offshore drilling. Ocean Engineering, 156, 1-13.
[5] Wada, R., Waseda, T., & Jonathan, P. (2018). A simple spatial model for extreme tropical cyclone seas. Ocean Engineering, 169, 315-325.
[6] Wada, R., & Waseda, T. (2020). Assessment of Data-Inherited Uncertainty in Extreme Wave Analysis. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering, 142(2).
[7] Messori, G*., Wada, R.*, Woods, C., "A spatial model for return values of warm temperature extremes in the High Arctic" Quarterly Journal of the Royal Meteorological Volume146, Issue733, Part B, pp. 3865-3876. (equal contribution)
[8] Tsuchihashi, N., Wada, R., Ozaki, M., Inoue, T., Mopuri, K.R., Bilen, H., Nishiyama, T., Fujita, K., & Kusanagi, K.. (2020). Early Stuck Pipe Sign Detection with Depth-Domain 3D Convolutional Neural Network Using Actual Drilling Data. SPE Journal. December, 1-12.

その他

将来計画

本研究室では、海洋利用システムの社会実装に向けて、海洋産業システム学の研究と海洋基盤技術と先端基盤技術の融合を二本の柱として、産業界と密に連携を取りながら研究に取り組みたいと考えています。

教員からのメッセージ

海図なき海を拓くには好奇心と知性が必要です。ワクワクするような研究を一緒にしましょう。