物理を埋め込んだ機械学習PINNsによる河川内部の透視および超解像
研究課題情報
- 体系的番号
- JP23K17807
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 23K17807
- 研究種目
- 挑戦的研究(萌芽)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2023-06-30 〜 2025-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 6,500,000 円 (直接経費: 5,000,000 円 間接経費: 1,500,000 円)
研究概要
まずはドローンによる空撮により連続的な河川画像を入手する。次にハイドロ総合技術研究所が開発したHydro-STIVにより，河川表面の画像から水面上の流速分布を評価する。そして表面流速分布を入力とし、河床高を機械学習PINNsにより推定する。以上の手順により推定する河床高は，超音波ドップラー流速計ADCPによる観測値と比較検証し，提案する機械学習による河床高予測（透視）の精度を定量的に評価する。機械学習を援用した逆問題として，河床高のみを予測するだけでなく，順解析としての機能も最大限に活用することで，水面下での流速および圧力分布をリアルタイムで表示する追加機能（超解像）の開発を行う。