機械学習と数値解析を融合した流動モデリング

体系的課題番号：JPMJPR21O9
実施期間：2021 - 2024
実施機関 (1件)：
研究代表者： ( , 基盤研究部, 部長 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJPR21O9
研究概要：

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。

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研究制度：＞＞
上位研究課題：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
研究所管機関：

国立研究開発法人科学技術振興機構

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