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機械学習と数値解析を融合した流動モデリング

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

体系的番号 JPMJPR21O9
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJPR21O9

研究代表者

堀江 正信  株式会社科学計算総合研究所, 基盤研究部, 部長

研究期間 (年度) 2021 – 2024
概要複雑な流動・輸送現象の数値解析には時間がかかることが多く、機械学習による代替が期待されています。本研究では、柔軟な機械学習モデルであるグラフニューラルネットワークと流動・輸送現象に適した数値解析手法である不連続ガラーキン法と組み合わせることで、物理現象の要請である座標変換に対する同変性と流動・輸送現象において重要な保存則を満たし、高精度かつ高速に予測ができる機械学習・数値解析手法を開発します。
研究領域複雑な流動・輸送現象の解明・予測・制御に向けた新しい流体科学

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2022-05-09   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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