粉体加工は，自由度の高い３次元構造，異種材料の複合材料などは，連続体を加工する従来の鋳造や鍛造では実現できない加工法です．特に，金属3Dプリンティング(Additive Manufacturing)は，レーザを用いた局所的に溶融・凝固を繰り返すことでそれを実現する方法ですが，熱・流体・材料・機械の四力学を総動員する必要のある複雑現象で，その現象は明らかになっていません．その現象解明とプロセス最適化の研究を行っています．

従来の粉体プロセスは，分散・混錬・塗布・乾燥からなり，加えてレーザを用いた積層レーザ焼結法はさらに複雑です．しかし，最適なプロセスパラメータセットを見つける必要があります．その物理現象はマイクロ・ナノスケールで高速現象のためモデルベースの現象解明には限界があります．物理現象を特徴づける「良い」データをセンシングし，オートエンコーダなどの「かしこい」機械学習をすることで，高効率にプロセスウィンドウを探索するデータ駆動型「プロセス・インフォマティクス」を開発しています．

カーボンニュートラルおよび日本の水素ビジネスの活性化にむけて, ものづくり×測定×インフォマティクスというキーワードで燃料電池の性能向上に取り組んでいます.
ものづくり ー マイクロスケールの微細構造を持つパターン電極の作製手法の開発, および反応輸送シミュレーションや等価回路モデリングによる構造解析に取り組んでいます.
測定 ー インピーダンス測定をはじめとした非破壊測定・時定数解析により, 各種抵抗成分を分離して評価しています.
インフォマティクス ー 複雑現象である粉体成膜プロセスにおいて, 機械学習×自動実験により高効率でプロセスパラメータ探索を行うことのできるシステムを開発しています.