航空機や自動車、風力発電機などの開発現場では、
空気抵抗や騒音を予測するために流体シミュレーションが
不可欠ですが、近年盛んなAI流体シミュレーションの多くは、
時間変化しない「定常」な流れを対象としているため、
動く「非定常流」を低コストで予測することは難しいそうです。
東北大学、メルボルン大学の共同研究グループは、
産業界標準の手法であるURANモデルにAI補正を
加えることで、単に流れの平均的な形だけでなく、
渦が生まれては消える「時間的なリズム（周波数）」を
AIの学習ターゲットに組み込む新しいフレームワークを構築。
詳しくはリンク記事でご確認ください。
AIで「刻々と変化する風」を低コストで正確に予測 … | プレスリリース・研究成果 | 東北大学 -TOHOKU UNIVERSITY-
【本学研究者情報】 〇流体科学研究所 准教授 焼野藍子研究室ウェブサイト 【発表のポイント】 航空機の振動や風力発電の騒音など、非定常現象が引き起こす課題の解決において重要となる時間変化する空気の流れ…
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