AI駆動の気候変動にレジリエントな冷房：混合モード換気のためのロバストな強化学習
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JPMJNX25C8 |
研究代表者 |
宮田 翔平 東京大学, 大学院工学系研究科, 特任講師
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
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| 概要 | 本研究は、冷房時に自然換気を最大限活用する混合モード換気（ＭＭＶ）の技術開発・ＡＩによる高度化を目的とする。
具体的には、日本側チームは、空調設備や室内環境について、物理ベースのシミュレーションとデータ駆動のニューラルネットワークを組み合わせることで高い精度と速い計算速度を兼ね備えたシミュレーションモデルを構築し、シンガポール側チームは、実験環境の提供とＭＭＶ制御のための強化学習アルゴリズム開発を、特にドメイン適応に着目して推進する。
両国の研究チームの強みを組み合わせることで、より快適・省エネルギーで、さらにスケーラブルなＭＭＶ制御の実現が期待される。同時に、冷房需要の増加が社会問題となっているＡＳＥＡＮ諸国と密接な情報交換や実験協力を実施することで、ＡＳＥＡＮ地域へのＭＭＶ関連の技術展開が期待される。
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| 研究領域 | 日本－シンガポール「AI」 |
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