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【Live配信(リアルタイム配信)】
データ同化の基礎と工学分野における応用

~データ同化の適用範囲や解決できる課題とは~
~活用のための基礎と手法、適用事例、より発展的な話題まで~

近年、設計開発現場での活用が期待されている「データ同化」。
現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現する同技術について、基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説します。
日時 2021年8月23日(月)  13:00~16:30
会場 Live配信セミナー ※会社・自宅にいながら受講可能です※  
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受講料(税込)
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※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
得られる知識・データ同化の基礎とデータ同化手法の具体的なアルゴリズム
・データ同化の適用事例とユースケースへの理解
対象シミュレーション・CAEと、観測・実験データを用いた解析に携わる技術者

セミナー講師

京都大学 産官学連携本部 特任助教 博士(工学) 菊地 亮太 氏
専門:データ同化、航空気象、流体科学
日本機械学会計算力学部門 設計と運用に活かすデータ同化研究会 幹事
http://www.ifs.tohoku.ac.jp/edge/DAE/
循環バイオ事業開発研究部門
https://circular-bioeconomy.saci.kyoto-u.ac.jp/

セミナー趣旨

 設計開発現場から運用時の診断・保守・制御など、製品ライフサイクルを通して、効率よく設計・予測・制御を一貫して行う技術基盤が求められるようになってきた。現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションには隔たりが存在する。この隔たりを低減する取り組みとして、現実世界とバーチャル空間を融合するデータ同化には大きな可能性がある。データ同化は計算機支援工学(CAE)で用いられる解析コードの不確実な条件(初期・境界条件、モデルパラメータなど)を計測データに基づき学習することで、CAE解析の精度を向上させ、さらに、統計的なCAEモデル及び計測データの扱いにより、解析の不確定性を定量化・低減する手法である。
 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。セミナー前半では、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し、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。セミナー後半では、データ同化の適用事例と、より発展的な話題を紹介する。

セミナー講演内容

1.データ同化の基礎
 1.1 データ同化の可能性
 1.2 データ同化の前提知識
 1.3 データ同化手法の種類
 
2.逐次型データ同化手法
 2.1 カルマンフィルタ
 2.2 アンサンブルカルマンフィルタ
 2.3 粒子フィルタ
 
3.変分型データ同化手法
 3.1 3次元変分法
 3.2 4次元変分法   
 
4.データ同化に関連した発展的話題
 4.1 代替モデルや次元縮約モデルを使ったデータ同化
 4.2 バイオプロセス予測のためのデータ同化

 □質疑応答□