| 研究課題/領域番号 |
20H00273
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大岡 龍三 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90251470)
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| 研究分担者 |
長井 達夫 東京理科大学, 工学部建築学科, 教授 (00316001)
池田 伸太郎 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (00843525)
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (80708082)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | デジタルツイン / 人工知能 / 機械学習 / メタヒューリスティックス / 強化学習 |
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| 研究実績の概要 |
近年、デジタルツインと呼ばれる概念が製造業を中心に注目を集めている。
現実空間の計測データをサイバー空間に集約し、現実世界を模したシミュレーション環境を構築することで製品の設計業務効率等の改善が期待されている。
本研究では、本技術の理論構築および実用化を最終的な到達点に据え、①モデリング手法の開発、②完全自動制御手法の汎用化、③それらの統合プラットフォームの開発、以上の3項目について研究を行った。
これにより、自動的かつ継続的な省エネ化や省CO2化、在室者の快適性向上といった効果が多様な建物で期待できる。①のモデリング手法についてはリアルタイム予測を目指して機械学習に基づく手法を開発した。機械学習の予測精度を向上させるためには良質な教師データが必要となるが、それが入手できない時に備え、物理モデルに基づくシミュレーションデータで補完する手法を開発した。②完全自動制御手法の汎用化については最適解の探索が必要になるが、メタヒューリスティックスと強化学習に基づく手法の検討を行い、それらの特性を確認した。③統合プラットフォームの開発については、①②の開発項目をPythonとModelica言語で表し、建物エネルギーシステムのデジタルツインを構築することで仮想と現実をつなぐ統合プラットフォームとした。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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