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数値シミュレーションと機械学習の効率的な連成計算手法の研究開発とPINNsへの応用

Research Project

Project/Area Number 25K15146
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 60100:Computational science-related
Research InstitutionResearch Institute for Humanity and Nature

Principal Investigator

深沢 圭一郎  総合地球環境学研究所, 基盤研究部, 教授 (50377868)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 南里 豪志  九州大学, 情報基盤研究開発センター, 准教授 (70284578)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords連成計算 / PINNs / MHDシミュレーション / 大気シミュレーション
Outline of Research at the Start

本研究は数値シミュレーションと高頻度に大量のその出力データを必要とするML/AI処理とのメモリ型連成計算を実現する手法を開発する。また、開発された手法を使い物理シミュレーションと物理情報ニューラルネットワーク(PINNs)を連成させ、物理法則を満たした高精度のサロゲートモデルの構築を目指す。高頻度出力データを扱うには、I/O型連成では困難であり、既存のメモリ型連成計算フレームワークにもそれを扱う手法は存在しない。また、高次元でダイナミックに変化する物理シミュレーションではPINNsを用いたサロゲートモデルの高精度化が難しい。本研究ではこれらを解決する手法を研究開発する。

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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