研究課題/領域番号 |
23K11129
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60090:高性能計算関連
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研究機関 | 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 |
研究代表者 |
朝比 祐一 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (00824103)
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研究分担者 |
長谷川 雄太 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (10851016)
小野寺 直幸 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (50614484)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | Deep learning / GPU computing |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、深層学習によって観測データとの同化を伴う都市部における汚染物質拡散の即時アンサンブル予測手法の確立を目的とする。文章などを条件としてノイズから多様な画像を生成可能なDiffusion modelをベースとすることで、観測時系列データを条件として複数のノイズから複数の汚染物質拡散の予測を瞬時に行う。本研究では、GPUによる高速計算で可能となる大規模都市風況シミュレーションデータセットとDiffusion modelをベースとした予測モデルにより、従来不可能であった観測データに基づく即時アンサンブル汚染物質拡散予測を可能にする。
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