超大規模データから流体制御に有意な因果関係を導くデータ駆動科学的手法の構築

• Project/Area Number: 24K17443
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 24010:Aerospace engineering-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 淺田 啓幸 東北大学, 工学研究科, 助教 (00822800)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 数値流体力学 / データ科学 / 大規模データ / 流体制御

Outline of Research at the Start

数値流体シミュレーションで得られる超大規模データに適用可能で，流体制御に有意な一対一の因果関係を導くデータ駆動科学的手法を構築する．特に，入力モードと出力モードのペアを割り出す入出力解析に着目し，入出力解析を大規模データに適用可能な並列化手法の構築と，窓関数の導入による一対一の入出力関係の定式化および方法論の確立を目指す．