| 研究課題/領域番号 |
20H02074
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大西 領 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (30414361)
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| 研究分担者 |
松田 景吾 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 付加価値情報創生部門(地球情報科学技術センター), 副主任研究員 (50633880)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 超解像 / 微気象 / 乱流 / 深層学習 / 環境流 / 数値シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、3次元超解像器の改良を継続するとともに汎用性の評価を行った。改良のために、さらに学習及び評価用のデータセットの拡大と再構築を行った。具体的には、東京の実在街区に対するLarge-eddy simulationをスーパーコンピュータ上で実施することを継続し、高解像度デー タと低解像度デ ータのセットの取得を継続した。得られた学習と評価用データセットを用いて3次元超解像の評価と改良を行った。具体的には、学習に用いた都市街区以外の都市街区における超解像性能を評価した。また、汎用性を高めるための改良も行った。これにより、乱流熱輸送を考慮したうえで、都市街区における熱環境を超高速に予測できる技術を開発できた。得られた成果は、著名な査読付き国際誌Building and Environment誌に投稿し、掲載された（オープンアクセス）。ここまでは、建物を解像をした20m解像度の微気象情報を5m解像度の微気象情報へ３次元超解像していた。さらなる応用範囲の拡大のために、建物を考慮しない100m解像度の気象情報を5m解像度の微気象情報へ３次元超解像するニューラルネットワークの開発にも成功した。以上から得られた成果を、国内学会４件、国内セミナー１件（招待講演）や国際会議１件（招待講演）で発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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