能動学習を用いた波浪中船体横揺れ運動の極値推定法の開拓

• 研究課題/領域番号: 25K01432
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分24020:船舶海洋工学関連
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 高見 朋希 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (50586683)
• 研究分担者: 笹 健児 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (10360330) ; 北原 優 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (20975924) ; 宝谷 英貴 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (30636808) ; 牧 敦生 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (50556496)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2027年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2026年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円); 2025年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: 極値推定 / 波浪中船体運動 / 能動学習

研究開始時の研究の概要

本研究ではガウス過程回帰(GPR)を活用して計測値を参照しながら能動的に極値推定を行う手法を提案し、有効性を示すことを目的とする。具体的には、ベイズ能動学習に基づくGPRの高速な学習方法を創出し、加えて高次元確率場に適用可能な能動的次元削減法を用いた手法を構築する。現状、横揺れ運動の極値推定には模型試験による計測値が高い信頼度を有している。これを受け、実船計測を通じて得られた船舶の遭遇海象を水槽に再現し、模型試験を実施して本手法の極値推定への有効性を実証する。本手法は通常のモンテカルロ法による実験と比較して実験工数の大幅な削減が可能となり、極値推定のための新たな試験方法として展開できる。