開催概要

研究開発を進めるにあたり、実験・観測研究とシミュレーションによる研究は重要な柱である。実験・観測とシミュレーションを繋ぎ、双方の情報を最大限に活用する研究分野がデータ同化である。シミュレーションは支配方程式に従って計算され、実験・観測では得られない細かな現象の再現可能である一方で、モデルの不確実性や、初期境界条件の不確実性などから、実際の実験・観測値とのギャップが存在する。逆に、実験・観測値は現実のデータであり、現実世界を切り出した信頼されるデータである一方で、大量の計測点を用意することや、面的・空間的に密な計測を行うことが困難である場合が多い。データ同化により、シミュレーションと実験・観測値を統計的に適切に融合することで、お互いの不足している部分を補い合い、よりよい予測を実現することが可能となる。
本セミナーでは、データ同化の基礎から工学分野における適用事例までを扱う。まず、データ同化手法の前提知識と対象範囲について紹介し、データ同化によって解決しうる課題について説明する。次に、データ同化手法の具体的なアルゴリズムに関して解説する。最後に、実験家にとって有益である応用事例を紹介する。


日時
2020年8月20日(木)
13:00–15:00
配信元
東北大学片平キャンパス 知の館
(TOKYO ELECTRON House of Creativity)
〒980–8577 仙台市青葉区片平2丁目1–1
定員
200名 (先着順・要申込)
主催
東北大学 研究推進・支援機構知の創出センター
共催
東北大学 流体科学研究所
東北大学 大学院情報科学研究科
東北大学 大学院経済学研究科
東北大学 サイバーサイエンスセンター
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター
東北大学 材料科学高等研究所
東北大学 金属材料研究所計算物質科学人材育成コンソーシアム
東北大学 ナレッジキャスト株式会社

プログラム

総合司会・進行 大林 茂 (東北大学流体科学研究所 教授)


13:00–13:20
実験とシミュレーションを繋ぐデータ同化の可能性

大林 茂 (東北大学 流体科学研究所 教授)
[動画] [PDF] [講師紹介] [設計と運用に活かすデータ同化研究会HP]

13:20–13:45
データ同化の基礎と活用に向けて

菊地 亮太 (京都大学 産官学連携本部 特定助教)
[動画] [PDF] [講師紹介]

13:45–14:10
画像ベースのあいまいデータ同化による複雑現象へのアプローチ

三坂 孝志 (産業技術総合研究所 インダストリアルCPS研究センター)
[動画] [PDF] [講師紹介]

14:10–14:35
データ同化に基づく日本酒の醸造管理システム

菊地 亮太 (京都大学 産官学連携本部 特定助教)
[動画] [PDF] [講師紹介]

14:35–15:00
データ同化を適用した事例紹介

焼野 藍子 (東北大学 流体科学研究所 助教)
[動画] [PDF] [講師紹介]

参加申込

参加無料・要申込 (200名)

参加申込は締め切りました。お申し込みありがとうございました。

お問い合わせ

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター
Email: tfc_webinar1★grp.tohoku.ac.jp【★を@に変更してください】