論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Recent Advances to Improve the Uniformity and Efficiency of Microwave Heating of Foods Using Solid-State Generators: A Review

  Andres Abea, Yvan Llave, Mika Fukuoka , 2026年01月

  Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety , 25:e70402 , 1 - 23

  DOI

• Recent Advances in High-Frequency Ohmic Heating for Food Applications

  Irem Kilinc, Andres Abea, Yvan Llave and MikaFukuoka , 2026年07月

  Applied Sciences , 16(14)7209 , 1 - 35

  DOI

• Computational prediction of temperature distribution and beam attenuation during laser heating of food products

  Andres Abea, Ryotaro Komura, Yvan Llave, Mika Fukuoka , 2026年06月

  Journal of Food Engineering , 421 , 1 - 10

  DOI

• Pasteurization Optimization of Coarse- Ground Beef During Ohmic Heating: Computer Simulation Analysis

  Chunsen Wang,Aya Naito,Yvan Llave,Jiaye Cai,Mark Anthony Redo,Mika Fukuoka , 2026年05月

  Wiley ,  2026; 49:e70552 , 1 - 13

• Optimization of multiple pin electrodes ohmic heating systems: Computer simulation approaches

  Chunsen Wang, Hikaru Kogi, Yvan Llave, Moe Nakaoka, Mika Fukuoka , 2026年03月

  Journal of Food Engineering , 416 , 113071

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• 調理のおいしさの科学

  福岡美香,　2編は共著（ラベ イヴァン　福岡美香、柴田奈緒美　福岡美香） , 2025年03月

  （株）エヌ・ティー・エス , 30-36(第1編第2章第１節）、101-105(第２編第２章）、126-132(第３編第１章第２節）249-254（第３編第7章第3節）

• 動的粘弾性測定とそのデータ解釈事例

  酒井昇、福岡美香 , 2021年12月

  （株）技術情報協会 , 動的粘弾性測定を用いた加熱による食品の物性変化の把握と予測 , P572-P582

• 生食のおいしさとリスク

  福岡美香、酒井昇 , 2013年07月

  NST , 加熱による肉の変化 , 149-160

• 火と食

  福岡美香（ 朝倉敏夫編　） , 2012年10月

  ドメス出版 , 火と物性変化（加熱調理） , 175-194

• Characterization of Food: Emerging methods

  Watanabe, H., Fukuoka, M., Watanabe, T , 1995年01月

  Elsevier , Recent advances in characterization of foods using NMR , 117-149

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科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

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• 個人の嗜好と科学的根拠を反映する仮想調理学習教材の開発と効果検証

  研究期間:  2026年04月  -  2030年03月  代表者:  福岡 美香

  基盤研究(C)  研究分担者  26K05560 

  従来の調理実習は技能習得に偏り，調理の科学的メカニズムの理解が不十分である。そこで本研究は，プログラミングを活用した仮想調理学習教材を開発し，調理を科学的に考える力の習得効果の検証と，「個人の嗜好」と「科学的思考」に基づき個別最適な調理法を選択する思考プロセスの学習パターンを特定する。小学生対象の米飯調理と中学生対象のサツマイモ調理を対象とし，学習者自身の価値判断を反映でき，食品工学の知見に基づく品質分布の可視化，AIによる仕上がり画像生成の提示を統合した教材を開発する。複数校での授業実践を通じて，学力レベル別の知識の習得効果，メタ認知の変化，思考プロセスの変容を定量的・質的に分析する。

• 次世代マイクロ波加熱システムの開発に向けた調理シミュレーションモデルの構築

  研究期間:  2025年04月  -  2027年03月  代表者:  福岡 美香

  特別研究員奨励費  研究代表者  25KF0035 

  近年、深刻化する労働力不足のもと、食品産業や病院・高齢者施設などにおける食の提供では、安全性や美味しさを確保しながら、省力化と環境負荷低減を実現する加熱システムの構築が強く求められている。こうした課題に対し、本研究は、熱媒体を必要としない内部加熱方式であるマイクロ波加熱の高度活用を目指す。複数のマグネトロンを備えたシステムや、蒸気とのハイブリッド加熱を対象に、加熱挙動を再現するシミュレーションモデルの構築を目指す。米飯・肉・魚などの実食品を対象に、容器内での加熱挙動と物性変化を解析するとともに、粥状などの液状食品においては流動特性や沸騰挙動も考慮し、加熱プロセスの可視化と予測精度の向上を図る。

• 調理シミュレーションと機械学習の融合および非接触計測による加熱制御システムの構築

  研究期間:  2024年04月  -  2027年03月  代表者:  福岡美香

  基盤研究(C)  研究代表者  24K05572 

  調理シミュレーションと機械学習（ANN）を融合した新たな加熱制御システムの構築を行う。おもに焼成調理を対象として、表面温度・画像（色彩）・におい（香気・臭気）といったリアルタイムに非接触で計測できる情報から食品の状態を認識し、ANNモデルによって判断・火力制御を行う調理システムの創製を目指す。従来、ANNモデルの構築には、学習データとして大量の調理データを必要とするが、これを調理シミュレーションでの仮想実験で代替させることで、科学的根拠に基づいた予測・制御が可能となる。そこで、①調理シミュレーションの構築、②加熱制御のためのANNモデル構築、③リアルタイム計測要素の検討、の３項目を中心に行う。

• ニューラルネットワークとコンピュータシミュレーションを融合した調理の最適化

  研究期間:  2019年04月  -  2022年03月  代表者:  酒井 昇

  基盤研究(C)  研究分担者  19K02315 

  食品の調理は、その食材のサイズや成分等によって加熱特性が変わるため、最適な調理条件を決めることは難しい。そこで、最適化に調理人の技を取り入れること、さらに、取り入れる方法として、ニューラルネットワーク（NNW）を用いることが考えられる。NNWを用いた最適化では多くの学習データを必要とするが、データを得るために種々の条件下で調理実験を調理人に行ってもらうのは現実的ではない。そこで、本研究ではまず調理人の調理過程を指標として数学モデルによるシミュレーション技術を確立する。次に、種々の条件下でシミュレーションした結果を学習データとしてNNWモデルを構築する。

• 複雑な不均一構造を持つ食品のテクスチャー発現機構の微視的観点からの解明

  研究期間:  2018年04月  -  2022年03月  代表者:  松川 真吾

  基盤研究(B)  研究分担者  18H00962 

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