| 研究課題/領域番号 |
20H02074
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分19010:流体工学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大西 領 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (30414361)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2020年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | 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 / 微気象予測 / 数値流体力学シミュレーション / 熱流体計算 / 深層ニューラルネットワーク / 乱流熱物質拡散 / 乱流熱輸送 / 数値流体シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
最優先で、3次元超解像の乱流熱輸送現象に対する技術的フィージビリティーを明らかにする。2次元超解像では、4倍の超解像器を学習させるためにGPUボード1枚を使って約1日かかった。それらを単純に3次元化するとそれぞれ計算コストが甚大になるため、東工大のTSUBAME3.0などのGPUスパコンを用いることで、学習を実施できることを確認する。技術フィージビリティーを明らかにした上で、実際に3次元超解像シミュレーションを開発し、理想大気環境下の乱流熱輸送、および、実在大気環境下の乱流熱輸送、に対してその有効性を明らかにする。
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| 研究成果の概要 |
都市街区の微気象を対象とした3次元超解像の技術的フィージビリティーを明らかにした。複数のGPUボードを利用することで現実的な時間で深層ニューラルネットワークを学習させることができた。さらに、実際に、実在街区を対象とした3次元超解像シミュレーションを開発した。まず高解像度の微気象シミュレーションを実行することで学習データセットを作成した。そのデータセットを使い、3次元超解像ニューラルネットワークの学習と評価を行った。さらに、開発した超解像シミュレーションシステムを使えば、十分な先行時間を有した予測システムを構築できることを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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