物理制約機械学習モデルに基づく環境空気流動の超解像センシング

• 研究課題/領域番号: 24K21642
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分23:建築学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: 室内環境 / 空気流動 / スパースセンシング / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、疎に配置されたセンサーによる計測情報から建物内の空気流動を高解像度で解析する手法を開発する。少数のセンサーと物理法則を活用した機械学習モデルを組み合わせ、室内環境の気流速度や関連する物理量を高解像度で推定できるような技術について研究を行う。そのため、アルゴリズム・プログラム開発を行うとともに物理シミュレーションデータ、実験室や実建物での計測データを用いた検証などを行う。これらにより、空調機器の効率的な制御や安全な居住空間の実現を目指す。