建築エネルギーシステムを最適化するAIと物理モデルを融合したデジタルツインの構築

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00273
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Ooka Ryozo 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90251470)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 長井 達夫 東京理科大学, 工学部建築学科, 教授 (00316001) ; 池田 伸太郎 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (00843525) ; 菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082) ; 崔 元準 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (30817458)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

現実空間の計測データをサイバー空間に集約し、現実世界を模したシミュレーション環境を構築することで業務効率の改善を図ろうとするデジタルツイン技術を建物設備へ転用し、システム運用の自動的かつ安定的な高効率化を実現するための研究である。①設備機器および室内環境のモデリング手法の開発、②完全自動制御手法の汎用化、③それらの統合プラットフォームの開発について研究を行う。
建築物のデジタル化に関しては、単品生産であることからモデルを構築する時間がかかることにより、製造業で使用されているデジタルツイン技術をそのまま適用することは難しいと言われてきた。本研究は、これまで行ってきた高速なモデリング手法を適用することによって、大幅な時間短縮を実現しようとしている点に新規性がある。空調設備において新しい分野を開拓する研究として高く評価できる。