2022 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(地球情報科学技術センター), 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(地球情報科学技術センター), 副主任研究員 (50633880)
小森 悟 同志社大学, 研究開発推進機構, 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は計算コストが甚大である。計算コストの軽減を図り、超高速な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・深層学習器の開発を継続した。具体的には、回転対称性を考慮した超解像器、質量保存則も考慮した超解像器の開発に成功した。この成功により、さらなる信頼性と汎用性を獲得した超解像器を得た。
また、オペレーショナルな予測を行うためには、シミュレーション結果と観測値から解析プロダクトを得るためのデータ同化が必要となる。微気象スケールでのデータ同化を実現するために、時空間を同時に超解像しつつデータ同化までも同時に行う４次元超解像データ同化法を開発し、その信頼性を理想的な２次元流れに対して確かめ、その成果を論文投稿した。また、実際に現実気象とサイバー気象を融合するために、微気象スケールの観測データと予測シミュレーションを同化することを想定し、ドローンから得られることを想定した低高度観測データが微気象予測に有用であることを確かめた。さらには、微気象予測情報がドローン物流の効率化に有用であることを確かめるために、ドローン観測班に対して横浜みなとみらい２１地区を対象とした建物解像微気象予測情報を提供した。この連携により、都市微気象予測情報によってドローン物流の効率化が可能であることが確かめられた。以上の成果により、都市街区微気象の調和的予測を実現するための基盤技術を構築することができた。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Remarks |
アクセプトされる見込みの学術論文が２報ある。
開発技術を社会応用するためにベンチャー企業を立ち上げ、東工大発ベンチャーの称号を得た。
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