| 体系的番号 |
JPMJPR17UP |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR17UP |
研究代表者 |
松倉 悠 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2017 – 2018
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| 概要 | ガスの挙動は、移流拡散方程式などの非線形方程式に従うため、これを逆解析してガスの発生箇所や発生濃度を推定するのは困難です。そこで、現実環境における測定で得られたデータを基に機械学習を行い、限られた測定点におけるデータからケミカルシグナルフローの逆解析を可能にし、詳細なガス発生量マップの推定を可能にします。本研究は、地雷の自動探索や、ゴミ埋立地の有害ガスモニタリングなどへの応用が期待されます。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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