学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

採択課題 【詳細】

jh230043 時間発展する流体シミュレーションを予測する代理モデルの開発
課題代表者 下川辺隆史(東京大学 情報基盤センター)
Takashi Shimokawabe (Information Technology Center, The University of Tokyo)
概要

格子に基づくシミュレーションは高性能計算分野の重要なアプリケーションである。時間発展を行う数値シミュレーションは、高精度に計算するために、多数の格子点を必要とし、多くの時間ステップを刻む必要がある。近年、深層学習が持つ高速な推論性能に依拠して、データ駆動アプローチによって数値シミュレーション結果を高速に予測する研究開発が盛んに行われている。本研究課題では深層学習を利用して、従来の数値シミュレーション手法を代替し、その結果を高速に予測する代理モデルの開発を目指す。本年度は、乱流シミュレーションで格子解像度よりも細かいサブグリッドスケール(SGS)の渦の効果を表すSGS応力を再現するハイパーグラフニュートラルネットワーク(HGNN)の構築を進めた。教師データには直接数値シミュレーション(DNS)の結果を用いる。教師データの無次元化などを行い、高レイノルズ数であっても学習が進むことを示した。

報告書等 研究紹介ポスター / 最終報告書
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