3次元超解像を活用した乱流熱輸送の超高速予測
【研究キーワード】
微気象予測 / 超解像 / 深層学習 / 乱流熱物質拡散 / 数値シミュレーション / 熱流体計算 / 深層ニューラルネットワーク / 乱流熱輸送 / 数値流体シミュレーション
【研究成果の概要】
2021年度は、過年度に実施した複数のLarge-eddy simulation(LES)、つまり微気象シミュレーションから得られた学習データセットを用いて物理超解像の適用を拡大した。なお、微気象LESの対象領域として、東京都中心部、大阪市中心部を中心としつつ、さらに仙台市中心部に関してもデータセット構築を開始した。また、これまでに気温というスカラー量の超解像の実現に成功していたが、風速というベクトル場の超解像にも取り組み、まだ断定的な結論には至っていないものの、おおよその性能を明らかにすることができた。さらに、主要目的である3次元超解像の技術的フィージビリティーを明らかにするために、スカラー物質の乱流拡散計算も行い、試行錯誤を経て、試験的な学習データセットを構築し、実際に3次元超解像のテストに至った。想定通りであるが、2次元超解像に比べて3次元超解像は計算コストが大きいことを確認した。そこで、東工大のGPUスーパコンピュータTSUBAME3.0を用いて、試験的な学習データセットを用いて3次元超解像器を学習させ、その高い補間性能の一端を確認することに成功した。
【研究代表者】
【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 | (Kakenデータベース) |
Kolomensk Dmitry | 東京工業大学 | 学術国際情報センター | 特任准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【配分額】13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)