Transparency and super-resolution of river interiors using a physics-embedded machine-learning (PINNs)
About this project
- Japan Grant Number
- JP23K17807
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 23K17807
- Research Category
- Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2023-06-30 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 6,500,000 Yen (Direct Cost: 5,000,000 Yen Indirect Cost: 1,500,000 Yen)
Research Abstract
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。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040578282915078912
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN
