深層強化学習と数値流体力学の融合の試み
キーワード
深層強化学習、流体力学、最適化、数値流体力学、 機械学習
重点分野
AI・データ、航空宇宙

ここがポイント!【研究内容】
- ディープニューラルネットワークを用いた強化学習(深層強化学習)と数値流体力学(コンピュータで水や空気の流れを計算)の融合の試み。
- その問題設定の一例として、トンボの羽に見られる折れ曲がり翼について、揚抗比を目的関数とした形状パラメータ最適化を扱い、手法の有効性を示した。
- 今後、形状最適化だけでなく、流体制御(摩擦抵抗低減など)への本手法の応用、スーパーコンピューティングとの融合などを予定している。
応用分野
ものづくり関連、航空宇宙工学分野
論文・解説等
- [1] Noda, T. et al., Optimization of configuration of corrugated airfoil using deep reinforcement learning and transfer learning, AIP Advances 13, 035328 (2023). https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0134198