2023.12.19
乱流のデータ同化における未解決問題を解決
~流体シミュレーションによる予測精度向上につながる新知見~
研究の要旨とポイント カオス的な挙動を示す気象や流体乱流のふるまいを予測する方法として、観測データとシミュレーションを組み合わせて予測精度を向上させる「データ同化」が注目されています。 乱流のデータ同化研究において、大きな渦の観測データさえ…
2022.09.09
犬伏 正信准教授らの研究について『日刊工業新聞』に掲載
本学 理学部第一部 応用数学科 犬伏 正信准教授らの研究について『日刊工業新聞』に掲載されました。 犬伏准教授は、流体混合を人工知能(AI)技術の強化学習により最適化する手法を開発しました。 本研究で作成したモデルは、転移学習することで計算…
2022.09.05
人工知能(AI)が効率的な混ぜ方を自動で学習
~流体混合問題に対する強化学習の有効性を実証、環境低負荷型社会実現への貢献に期待~
研究の要旨とポイント 流体混合は、さまざまな工業プロセスにおいて重要な役割を担っているにもかかわらず、流体混合を最適化する手法は確立されていません。 本研究では応用数学的アプローチから、機械学習の一種である強化学習が流体混合の最適化手法とし…