Three-dimensional super-resolution for realtime prediction of turbulent heat transport

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02074
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 19010:Fluid engineering-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: Onishi Ryo 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (30414361)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 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) ; Kolomensk Dmitry 東京工業大学, 学術国際情報センター, 特任准教授 (00813924)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 超解像 / 微気象 / 乱流 / 深層学習 / 環境流 / 数値シミュレーション

Outline of Final Research Achievements

This research first demonstrated the technical feasibility of 3D super-resolution for urban micrometeorologies (micro-weather). We have clarified that, by utilizing multiple GPU boards, a deep neural network can be trained within a realistic timeframe. Additionally, we have developed a 3D super-resolution simulation for an actual urban area. We began by creating a training dataset through a high-resolution micrometeorology simulation. Using this dataset, we trained and evaluated the 3D super-resolution neural network. Furthermore, we demonstrated that the developed super-resolution simulation system can provide a high-resolution forecast with sufficient lead time.

Free Research Field

環境流体工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

気象よりも身近な微気象スケールの予測情報が簡単に手に入るような未来社会では、「気象災害による死者ゼロ」が実現されるだろう。そのような安全・安心社会の構築のためには、あらゆるネットワーク機器がアクセスできる、微気象に関する過去・現在情報および予測情報に関する情報インフラ（微気象情報インフラ）が必要不可欠である。そのような情報インフラを構築する上で、微気象予測シミュレーションの計算コストが甚大であり、リアルタイム予測が困難であるというボトルネックがあった。本研究で開発した超解像シミュレーション技術により、そのボトルを解消できる目処を立てることができた。