AIで「刻々と変化する風」を低コストで正確に予測 －航空機や風車の設計を革新する、低コストかつ高精度な流体解析技術－

AIで「刻々と変化する風」を低コストで正確に予測－航空機や風車の設計を革新する、低コストかつ高精度な流体解析技術－

2026年2月 3日 11:00 | プレスリリース?研究成果

【本学研究者情报】

〇流体科学研究所　准教授　焼野蓝子

【発表のポイント】

航空机の振动や风力発电の騒音など、非定常现象が引き起こす课题の解决において重要となる时间変化する空気の流れ」を、础滨（人工知能）を用いて、直接数値计算の约0.55%（およそ180分の1以下）という极めて低い计算コストで、高精度に予测する技术を実証しました。
従来の础滨流体シミュレーションの多くは「定常（平均的）」な流れを対象としていましたが、「涡の放出周波数」などを直接学习させました。
本技术により、航空机や风力発电机の开発速度が飞跃的に向上し、安全で高効率な次世代製品の早期実用化への贡献が期待されます。

【概要】

航空机や自动车、风力発电机などの开発现场では、空気抵抗や騒音を予测するために流体シミュレーションが不可欠です。自然界の风は、常に强さや向きが変化する「非定常」なものです。しかし、近年盛んな础滨流体シミュレーションの多くは、时间変化しない「定常」な流れを対象とし、现场が知りたい「振动」を扱える技术は确立されていませんでした。

东北大学流体科学研究所の川端敦仁大学院生、焼野蓝子准教授らの研究グループは、メルボルン大学のリチャード?サンドバーグ教授らとの共同研究で、シミュレーションを実行しながら础滨が学习する「颁贵顿駆动型机械学习」を进化させ、涡の放出周波数などを础滨に直接学习させました。これにより、设计现场で使える軽い计算负荷のまま、高い精度で非定常现象（涡の発生や変动）を再现することに成功しました。本成果は、计算コストの壁を取り払い、安全性や静粛性に优れた製品开発を剧的に加速させるものです。

本研究成果は、2026年1月29日付(現地時間)で、計算流体力学分野で世界トップクラスの評価(Q1)を得ている国際学術誌『Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics』に掲載されました。

図1. AIが捉えた「風の渦」のシミュレーション比較
(a) スーパーコンピュータを用いたDNSによる正解データ。(b) 従来の低コスト手法によるベースライン。渦の構造がぼやけてしまっている。(c) 今回開発したAIモデルによる結果。低コストな計算でありながら、正解データ(a)と同様に、物体背後の複雑な渦の構造を鮮明に再現できている。

【论文情报】

タイトル: A Machine Learning-Based Closure for Unsteady RANS Simulations of Vortex Shedding
著者: Atsuhito Kawabata, Aiko Yakeno*, Shigeru Obayashi, Richard D. Sandberg
*責任著者: 東北大学流体科学研究所准教授焼野藍子
掲載誌: Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics
DOI:

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