Masanobu Inubushi 研究室

主宰者：Masanobu Inubushi
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、流体の乱流現象の予測・制御と、機械学習による力学系のモデル化を融合させた研究に取り組んでいます。乱流は微小スケールの流れが大規模なスケールに支配される複雑な現象ですが、観測データから小規模な流れを再構成するデータ同化手法と、力学系の不安定性を数値的に評価する手法を組み合わせることで、この階層構造を理解しようとしています。 また、非線形力学系の情報処理能力を活用したリザーバーコンピューティングという機械学習の手法を中心に展開しています。この手法を用いて、乱流対流の方向反転や翼周りの剥離流などの複雑な流動現象を低次元モデルで表現し、時系列予測を実現しています。さらに、学習結果を異なるパラメータ条件や実装方式に転用する学習転移の研究も進めており、様々な物理系への応用可能性を探っています。 加えて、強化学習を用いた流体混合の最適化など、機械学習による流体現象の制御最適化にも取り組んでいます。これらの研究は、実験計測データや数値シミュレーションとの連携を通じて、乱流の本質的な理解と産業応用への橋渡しを目指しています。

※ 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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