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研究キーワード:北海道大学における「モデル化」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2025年6月16日
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オホーツク海南部氷縁域の氷盤分布観測にはじめて成功
~季節海氷域の融解過程の理解と変動予測への貢献に期待~(低温科学研究所 助教 豊田威信)
北海道大学低温科学研究所の豊田威信助教、西岡 純教授、東京大学大学院新領域創成科学研究科の早稲田卓爾教授、国立極地研究所の伊藤優人研究員らの研究グループは、オホーツク海南部海氷域氷縁域の氷盤分布の特徴を明らかにして氷縁域における融解過程の仕組みを解明しました。現在、オホーツク海を含む世界の海氷域は減少傾向にあります。気候変動予測を行うためには、気候モデルの中で海氷融解を正しく再現する必要があるのですが、海氷の融解過程は未だに十分理解されておらず、最新の気候モデルでも融解期の海氷域の再現性は低い状況にありました。オホーツク海のような季節海氷域の後退を制御するのは氷縁域の融解...
キーワード:海氷/極地/自己相似/自己相似性/オホーツク海/気候モデル/気候変動/熱力学/モデル化/数値モデル/ドローン
他の関係分野:環境学数物系科学工学農学
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発表日:2025年4月15日
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力学系の内部構造を解析する深層学習を開発
~物理現象や複雑システムの理解や解析に期待~(情報科学研究院教授松原崇)
北海道大学大学院情報科学研究院の松原 崇教授、早稲田大学理工学術院の吉村浩明教授、神戸大学大学院理学研究科の谷口隆晴教授、大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程のコスロービアン・ラグミックアルマン氏らの研究グループは、機械系や電気系など様々な物理ドメインのシステムが結合した力学系を、高精度かつ統一的に表現できる新たな深層学習手法「ポアソン=ディラック ニューラルネットワーク(PoDiNNs)」を開発しました。従来の深層学習モデルは、解析力学の知見を用いることで、高精度に挙動をモデル化し、未来の変化を予測することに成功していました。しかし、主に(質点ばねで表現できるような)機械系の運動に特化して...
キーワード:電力制御/ニューラルネットワーク/最適化/深層学習/内部構造/力学系/力制御/ニューラルネット/マルチフィジックス/モデル化/ロボット/ロボット工学/冗長性/振動解析
他の関係分野:情報学数物系科学工学
北海道大学 研究シーズ