機械学習は予測・画像認識・音声認識・データ分析・自然言語処理に対して非常に有効な手法であり、様々な応用分野で活用されつつある。しかし、電磁気現象が複雑になるEMC分野では、応用例が少なく、まだ研究段階である。本セッションでは、最初に機械学習の基本、EMC設計への応用可能性、および画像認識やCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた応用例、次に機械学習を用いた低寄生インダクタンス実装を実現する次世代パワーエレクトロニクス回路への応用例、最後にPythonのモジュール(scikit-learn)を使った手軽な機械学習による遠方放射電界の予測について紹介する。

　EMC対策からEMC設計に重心を移していく、いわゆるフロントローディング(FL)の必要性が唱えられて久しい。過去には電磁界数値シミュレーションなどを活用することで、その実現を目指したが、現在FLが十分に達成されたとは言い難い。本セッションでは、多くの分野で活用が著しいデジタルトランスフォーメーション(DX)、機械学習(ML)を応用することでFLを推進させるための最新の技術開発について、現場に責任をもつ技術者が議論する。

　カーボンニュートラルにむけモビリティの電動化が急速に進められている。ドライブトレインの電動化は電磁ノイズの原因となり、これによる問題が生じないようにEMCの国際規格が定められており、コンポーネントや車両はそれに対応する必要がある。
　本論では、自動車メーカで異なるEMCの設計概念を、実車の分解からひも解く。また自動車コンポーネントのEMC国際規格を概観し、EMC開発を実現するためのモデル化や解析手法について論じる。

　静電気放電(ESD)は身近に頻発する現象であるにもかかわらず、その電磁界や電流のふるまいはよくわかっておりません。電気・電子機器及び通信機器が高速、低電力、広帯域化する中で、ESDによるものと思われる誤操作などが増大しうることが懸念されます。本セッションでは、帯電した人体で発生するESDが、通信機能を備えたウェアラブル機器に対しどのようなメカニズムで障害を発生させるのかご講演いただきます。また電子機器内のプリント基板内でのESD電流のふるまい、それに対する対策ノウハウについてご講演いただきます。さらに、ESD現象とその電磁界特性はそもそもどのようなものなのか、その「特異性」の謎に迫ります。本セッションは、ESDの現象論から機器への障害、さらに回路基板への対策と、ESDのEMC問題を幅広く学ぶことができるものと確信します。

　応用範囲が拡大しているパワエレシステムにおけるEMC技術は、受動部品の高性能化や制御装置の高速化によって、より一層注目されています。
　本セッションでは、最前線の研究者・技術者から、①EMIの発生メカニズムとその対策を始めとするパワエレシステムにおけるEMCの考え方、②モータ駆動システムにおける実践的なEMI設計技術、③EMI規格パスを製造後に全自動で行うデジタルゲート駆動システムのDC-DCコンバータへの適用例、の順に、パワエレシステムの先進EMC技術を分かりやすく解説します。

　EMC対策技術は、パワエレ・インバータ化が進展する中で、従来の電気機器のみならず、鉄道自動車等のモビリティ機器においても必須の技術となってきております。
　その中でも、鉄道は長い歴史の中でモータードライブおよび通信技術への障害の課題があり、EMC対策がなされてきています。本セッションでは、①鉄道に関するEMC対策技術の事例および対策、②鉄道や空調機における低周波EMC対策、鉄道システムにおけるSiCインバータの高周波EMCについて、講演していただきます。EMC対策技術の理解/実践する上で、一助となるものと期待しております。