2021 Fiscal Year Annual Research Report
Harmonic prediction of micro-meteorology by means of the integrated technology of AI and physics simulations
| Project Area | Micro-meteorology control: Integrated technology of harmonic prediction and active monitoring of micro-meteorology for future autonomous society |
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| Project/Area Number |
20H05751
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大西 領 東京工業大学, 学術国際情報センター, 准教授 (30414361)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉山 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(情報エンジニアリングプログラム), 准研究副主任 (00816184)
廣川 雄一 足利大学, 工学部, 准教授 (30419147)
松田 景吾 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報基盤センター), 副主任研究員 (50633880)
小森 悟 同志社大学, 研究開発推進機構, 嘱託研究員 (60127082)
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| Project Period (FY) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| Keywords | 微気象制御学 / 超解像 / 微気象シミュレーション / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
AI 融合シミュレーションによる超高速・微気象予測技術の開発を継続した。数 m メッシュという超高解像度で建物や樹冠を解像する微気象シミュレーションモデルによるリアルタイム予測を実現するために、物理シミュレーションと深層学習・超解像(空間解像度 を人工的に向上させる補間技術)を融合した超解像シミュレーション法を発展させ、物理を考慮した超解像 ・深層学習器を開発した。本班のメンバーが2019年に開発した超解像システムはレベル0の物理超解像(イメージ超解像)であった。本年度は、レベル1の物理超解像によって、建物高さデータ、日射データ、風速データを考慮することで気温分布の補間精度を大きく向上させられることを確認した。単に、補間制度の向上を確認しただけでなく、超解像学習器がいかに物理を考慮したのかを注意機構（アテンション）を介して明らかにした。そして、これらの成果を一流国際誌上で発表した。また、オペレーショナルな予測を行うことを念頭に、シミュレーション結果と観測データを同化して得られる格子点データセット(解析プロダクト)を作成する技術の開発をおこなった。具体的には、実際の建物密集地に対する微気象スケールの解析プロダクトと、その上位階層に当たる気象スケールの解析プロダクトを並行して作成するための分散型マルチスケールデータ同化法システムのプロトタイプを構築した。微気象スケールにはローカルな観測値を同化し、その解析プロダクトを観測値として上位層の気象スケールにデータ同化する。その気象スケールに気象庁が提供する解析プロダクトをさらに同化する。このようなオペレーショナルな予測システムを構築するための開発環境及びプリ・ポストツール群の整備も継続し、gitと呼ばれるクラウド型バージョン管理ツール上での管理を開始した。そして、このクラウドツールを使った、複数人、複数機関での開発を開始した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
得られた成果はBuilding and Environmentという一流査読付き国際誌に掲載された。また、流体力学会での口頭発表は流体力学誌「ながれ」の「注目の研究」に選出された。さらに、影響モデル班との共同成果はNHK Worldで紹介され、世間一般への成果発信もできた。その他、カーネギーメロン大学で開催された国際ワークショップでの招待講演を行うなど、海外にも成果を発信することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本調和的予測班の実施する予測技術開発は、他班との密な連携が欠かせない。現象解明班、影響モデル班、機動的観測班との打合せを継続し、お互いに進展状況を共 有しながら、効率的に技術開発を進めていく。
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Research Products
(14 results)
