機械学習を用いた既存建物の環境性能予測に関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K17733
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分23020:建築環境および建築設備関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 高取 伸光 京都大学, 工学研究科, 助教 (70880459)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: ニューラルネットワーク / 熱物性 / 空気流動 / 逆推定 / シミュレーション

研究開始時の研究の概要

本研究は、建物の環境性能（断熱性、熱容量、気密性、透湿性、吸放湿性）を、建物内の温湿度環境の実測データを基に機械学習を用いて推定することを目的としている。従来、建物の環境性能の現場実測による推定は困難であり、設計図面からの情報に頼ることが多いが、本研究では温湿度計測という簡易な方法に基づく新たな推定手法を提案する。ここで得られた建物の環境性能は、従来の数理モデルに基づく環境シミュレーションに適用することで、建物の改修や運用最適化の検討に貢献しうるものである。また、国内外の関連研究と比較しても、建築分野における機械学習の応用はまだ限られており、本研究はその進展に大きく貢献することが期待される。