Shuo Li 研究室

主宰者：Shuo Li
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、粒子を含む流体システムの数値シミュレーション高速化に取り組んでいます。気体と粒子の混合流や粉体プロセスなど、産業規模で重要な現象を扱う際、従来の詳細な計算手法（DEM-CFDなど）では膨大な計算コストが課題となります。この問題を解決するため、機械学習や統計的手法を用いた簡略化モデル（ROM）の開発を進めています。 具体的には、大規模データセットから支配的な物理パターンを抽出し、計算時間を大幅に短縮しながら精密なシミュレーション結果を保つ手法を開発しています。ニューラルネットワークやグラフベースのアルゴリズムを活用して、従来モデルの弱点であった非定常現象や複雑な領域形状への対応を進めています。また、異なる物理変数が持つ時間スケールの違いに対応する多時間スケール簡略化モデルも提案しており、リアルタイム計算と高精度予測の両立を目指しています。 こうした計算基盤技術により、デジタルツインの実装や製造プロセスの最適化、核燃料プールの安全性評価など、多様な産業応用が期待されています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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