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朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 下川辺 隆史*; 芝 隼人*; 井戸村 泰宏
Boundary-Layer Meteorology, 186(3), p.659 - 692, 2023/03
被引用回数：0 パーセンタイル：0.01(Meteorology & Atmospheric Sciences)定点観測された風向などの時系列データおよび汚染物質放出点を入力として、汚染物質の地表面拡散分布を予測する機械学習モデルを開発した。問題設定としては、一様風が都市部へ流入し、都市部内にランダムに設置された汚染物質放出点から汚染物質が拡散するという状況を扱っている。機械学習モデルとしては、汚染物質放出点から汚染物質の拡散分布を予測するCNNモデルを用いた。風向などの時系列データは、Transformerや多層パーセプトロンによってEncodeし、CNNへと引き渡す。これによって、現実的に取得可能な定点測時系列データのみを入力とし、実用上価値の高い汚染物質の地表面拡散分布の予測を可能とした。同一のモデルを用いて定点観測時系列データから汚染物質放出点の予測が可能であることも示した。
朝比 祐一; 小野寺 直幸; 長谷川 雄太; 下川辺 隆史*; 芝 隼人*; 井戸村 泰宏
計算工学講演会論文集(CD-ROM), 27, 5 Pages, 2022/06
都市風況解析コードCityLBMをAMD社のMI100 GPUへと移植し、CityLBMの性能をNVIDIA P100, V100, A100およびAMD MI100において測定した。ホスト間でのMPI通信を利用した場合、CityLBMの性能はMI100においてV100と比べ20%程度向上した。適合細分化格子法に起因する補間カーネルを除く演算カーネルでは、MI100においてV100と比べ性能向上を確認した。
朝比 祐一; 長谷川 雄太; 小野寺 直幸; 下川辺 隆史*; 芝 隼人*; 井戸村 泰宏
no journal, ,
拡散モデルによって生成した擬似アンサンブルを利用するデータ同化手法を開発した。拡散モデルはノイズがあり、かつ疎な観測データから元となるシミュレーションデータを再現するように訓練した。このモデルは、シミュレーションと観測データが異なるパラメータに基づく場合のデータ同化精度で従来手法を上回った。
