Ryo Araki 研究室

主宰者：Ryo Araki
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Ryo Araki研究室は、流体力学における因果関係や情報伝播の解明を中心に研究を進めています。特に乱流現象を対象として、大スケールの渦運動がいかに小スケールに情報として伝播し、エネルギー流動を駆動するのかを調査しています。これらの現象を理解するため、情報理論的な観点から乱流のダイナミクスを記述し、物理的メカニズムを定量化する理論的フレームワークを構築しています。 実験・計算手法としては、直接数値シミュレーション（DNS）や大渦シミュレーション（LES）といった計算流体力学を基盤としながら、深層学習やニューラルネットワークなどの機械学習手法を組み合わせています。特に、時間変動する流体構造から将来の流れ特性を予測する因果関係を抽出する情報理論的分解法や、スカラー濃度分布から汚染源の距離を推定する深層学習法など、データ駆動型のアプローチを開発しています。 これまでの研究から、乱流の小スケール領域は大スケールからの情報フローを通じて統計的普遍性を獲得すること、情報フローの強度はスケール間の非局所的相互作用と密接に関連していること、そして異なるエネルギー移送メカニズムが情報伝播に異なる寄与をすることが明らかになっています。これらの知見は、産業プラントからの物質漏出検出や航空流体力学応用への発展につながる可能性を持っています。

※ 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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