計算科学研究センター 複雑現象統一的解法研究チーム
チームプリンシパル 坪倉 誠(Ph.D.)
研究概要
ものづくりの現場では、流体、熱、構造、音、化学反応などが互いに影響し合う複雑・複合現象(マルチフィジックス現象)を対象としたシミュレーションが強く求められています。従来は、それぞれの現象に対して個別に開発された手法を組み合わせることでこうした問題に対応してきました。しかし、「富岳」に代表される大規模HPC環境でさらなる高速化や高精度化を図ろうとすると、手法間のデータ転送や補間がボトルネックとなり、ハードウェアが本来持つ計算性能を十分に引き出せないという問題が生じます。
本研究室は、「HPC環境を活用した複雑・複合現象のシミュレーション技術の構築と、AI技術の統合によるHPC環境の高度化利用、およびこれらの技術の産業界への展開」を大きな目標として掲げ、統一的データ構造に基づく統合シミュレーションフレームワーク CUBE を中心に研究・開発を進めています。具体的には、
- (1)「富岳」から「富岳Next」へと続く、CPU/GPUハイブリッドに代表されるような次世代計算機アーキテクチャに対応した手法のさらなる高速化、さらには機械学習によるサロゲートモデルの構築やCNNによる縮約モデルの構築、PINNs等によるリアルタイムシミュレーション基盤の構築、
- (2)実験では再現が難しい実運転環境下における高精度な予測(リアルワールドシミュレーション)の実現、
- (3)次世代デジタルエンジニアリング技術の構築。具体的には、CFDとAIの統合技術による多目的最適化フレームワークの構築や、生成AI技術による最適形状の提案、
- (4)量子コンピュータにおける偏微分方程式計算のためのアルゴリズム開発、
に取り組んでいます。
これらを通じて、ものづくり分野におけるシミュレーションの可能性をさらに拡張することを目指しています。
研究主分野
- 工学
研究関連分野
- 環境学
- 総合理工
- 数物系科学
キーワード
- 流体工学
- 乱流
- 数値流体力学
- 自動車空力
- ラージエディーシミュレーション
主要論文
- 1.
Atsushi Tajima, Takumi Hirata, Jun Ikeda, Kosuke Nakasato, Takahiro Kamiwaki, Junichi Wakamatsu, Munehiko Oshima, Makoto Tsubokura:
"Main Factors that Modulate Vehicle Wind Noise and Measures to Reduce It.",
Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, vol.266, pp.106210 (2025),
DOI: 10.1016/j.jweia.2025.106210 - 2.
Koji Nishiguchi, Tokimasa Shimada, Christian Peco, Keito Kondo, Shigenobu Okazawa, Makoto Tsubokura:
"Eulerian finite volume method using Larrangian markers with reference map for incompressible fluid-structure interaction problems",
Computers & Fluids, vol. 274, 106210 (2024),
DOI: 10.1016/j.compfluid.2024.106210 - 3.
Aito Higashida, Kazuto Ando, Mario Ruttgers, Andreas Lintermann, Makoto Tsubokura:
"Robustness evaluation of large-scale machine learning-based reduced order models for reproducing flow fields,
Future Generation Computer Systems, vol.159, pp.243-254 (2024),
DOI: 10.1016/j.future.2024.05.005 - 4.
Kazuto Ando, Keiji Onishi, Rahul Bale, Akiyoshi Kuroda, Makoto Tsubokura :
"Nonlinear Reduced-Order Modeling for Three-Dimensional Turbulent Flow by Large-Scale Machine Learning,
Computers and Fluids (2023),
DOI: 10.1016/j.compfluid.2023.106047 - 5.
Rahul Bale, ChungGang Li, Hajime Fukudome, Saori Yumino, Akiyoshi Iida, Makoto Tsubokura:
"Characterizing infection risk in a restaurant environment due to airborne diseases using discrete droplet dispersion simulation",
Heliyon, 9(10), e20540 (2023),
DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e20540 - 6.
Kazuto Ando, Rahul Bale, ChungGang Li, Satoshi Matsuoka, Keiji Onishi, Makoto Tsubokura (alphabetical order by surname)(2021 ACM Gordon Bell Special Prize for High Performance Computing-Based COVID-19 Research awardee):
"Digital Transformation of Droplet/Aerosol Infection Risk Assessment Realized on “Fugaku” for the Fight against COVID-19, (2022)",
International Journal of High Performance Computing Applications, vol.36, No.5-6, pp.568-586 (2022),
DOI: 10.1177/10943420221116056 - 7.
Rahul Bale, Akiyoshi Iida, Masashi Yamakawa, ChungGang Li, Makoto Tsubokura:
"Qantifying the COVID 19 infection risk due to droplet/aerosol inhalation",
Scientific Reports, Vol.12, 11186 (2022),
DOI: 10.1038/s41598-022-14862-y - 8.
Rahul Bale, Amneet Pal Singh Bhalla, Boyce E. Griffith, Makoto Tsubokura:
"A one-sided direct forcing immersed boundary method using moving least squares",
Journal of Computational Physics, vol.440, 110359 (2021),
DOI: 10.1016/j.jcp.2021.110359 - 9.
Koji Nishiguchi, Rahul Bale, Shigenobu Okazawa, Makoto Tsubokura:
"Full Eulerian Deformable Solid-Fluid Interaction Scheme Based on Building-Cube Method for Large-Scale Parallel Computing",
Journal for Numerical Methods in Engineering, vol.117, no.2 (2019),
DOI: 10.1002/nme.5954 - 10.
Niclas Jansson, Rahul Bale, Keiji Onishi, Makoto Tsubokura:
"CUBE: A scalable framework for large-scale industrial simulations",
International Journal of High Performance Computing Applications,vol.33, No.4, pp.678-698 (2018),
DOI: 10.1177/1094342018816377
刊⾏物
関連リンク
- 複雑現象統一的解法研究チーム|計算科学研究センター
- 神戸大学大学院 計算流体研究室
- 京都大学大学院 工学研究科 機械理工学専攻 熱物理工学研究室
- 北海道大学大学院 工学研究院 機械宇宙工学専攻 計算流体工学研究室
- 2021年11月19日お知らせ「「富岳」を用いたCOVID-19の飛沫・エアロゾル拡散モデルシミュレーションが、2021年ゴードン・ベル賞COVID-19研究特別賞受賞」
- 2022年4月15日お知らせ「文部科学大臣表彰の受賞について」
- 2023年2月17日お知らせ「「富岳」による新型コロナ飛沫拡散シミュレーションが日本オープンイノベーション大賞 文部科学大臣賞を受賞|計算科学研究センター」
メンバーリスト
主宰者
- 坪倉 誠
- チームプリンシパル
メンバー
- BALE Rahul
- 研究員
- 大西 順也
- 研究員
- KIM Sangwon
- 特別研究員
- OHM Peter Brian
- 特別研究員
- 岡澤 重信
- 客員主管研究員
- 大島 伸行
- 客員主管研究員
- 黒瀬 良一
- 客員主管研究員
- 飯田 明由
- 客員主管研究員
- 佐々木 大輔
- 客員主管研究員
- 和田 有司
- 客員研究員
- 大山 聖
- 客員研究員
お問い合わせ先
〒650-0047 兵庫県神戸市中央区港島南町 7-1-26
Email: mtsubo@riken.jp
