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※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
『データ同化の基礎と手法および工学分野への応用【LIVE配信】』
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| 開催日時 |
2022年9月13日（火） 13:00～17:00 |
| 開催場所 |
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
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| 価格 |
非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 44,000円 （本体価格：40,000円）
学生： 49,500円 （本体価格：45,000円）
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価格関連
備考 |
■会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名49,500円（税込）から
・1名44,000円（税込）に割引になります。
・2名申込の場合は計49,500円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。
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| 備 考 |
資料付
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
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| 主 催 |
R&D支援センター |
※請求書、招待メール等は、R&D支援センター社より送付いたします。
| 講師 |
【第1部】
京都大学 産官学連携本部 産官学連携 研究員 菊地 亮太 氏
【ご専門】
データ同化、CAE、最適化
【ご経歴】
平成29年3月 東北大学工学研究科 博士後期課程 修了 博士（工学）
平成29年4月 株式会社富士通研究所 人工知能研究所 研究員
令和元年5月 DoerResearch株式会社 創業
令和2年4月 京都大学 産官学連携本部 特定助教
令和4年4月 京都大学 産官学連携本部 研究員（現職）
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【第2部】
DoerResearch（株） 研究員 吉村 僚一 氏
【ご専門】
データ同化、数値流体計算、航空気象
【ご経歴】
令和2年3月 東北大学工学研究科 博士前期課程 修了 修士（工学）
令和2年4月 東北大学工学研究科 博士後期課程 進学
令和2年4月 日本学術振興会 特別研究員－DC1
令和2年7月 DoerResearch株式会社 研究員
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| 受講対象・レベル |
・自動車をはじめとした輸送機器、機械、機械設備、電子機器など、計算機支援工学（CAE）を活用した製品の開発・設計・解析・強度研究、信頼性評価などに携わる技術者の方
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| 必要な予備知識 |
・特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします |
| 習得できる知識 |
・予測モデル、計算条件、計測データの不確定性を適切に扱う「データ同化」技術を修得できる
・解析精度を向上させ、解析の不安定性を定量化・低減する「データ同化」手法を修得し、製品設計 の高精度化に活かす方針について検討できる |
| 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。
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| プログラム |
第1部：データ同化の基礎と手法
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
第2部：データ同化の応用事例の紹介
４．データ同化の応用事例の紹介
4-1 流体現象の予測のためのデータ同化適用
4-2 代替モデルや次元縮約モデルを使ったデータ同化
4-3 データ同化を用いた計測位置の最適化
4-4 バイオプロセスの予測のためのデータ同化適用
【質疑応答】
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