我々のグループでは，GPUスパコンによる高性能フェーズフィールド計算と大型放射光施設による4D-CTその場観察をデータ同化を用いて「融合」し，取得が困難であった物性値の推定や，凝固形態の高精度評価に関する研究を進めている．本研究では，六方晶合金に着目し，複雑な多結晶等軸晶組織から様々な物性値を高精度に抽出可能なデータ同化を開発し，六方晶合金の凝固組織予測に関する先進的技術を開発することを目的とする．また，その結果を用いることで特徴的形態の形成メカニズム解明を行い，高精度な凝固組織予測に向けた基礎データを蓄積する．