【東洋建設】当社研究員らが土木学会「2024年 AI・データサイエンス特別賞」を受賞

東洋建設株式会社（本社：東京都千代田区、 代表取締役 社長執行役員COO：中村 龍由）は、増田 和輝（総合技術研究所 鳴尾研究所 研究員）・金澤 剛（総合技術研究所　鳴尾研究所 水工研究室長 兼 水域環境研究室長）が「2024年　AI・データサイエンス特別賞」（土木学会構造工学委員会）を受賞したことをお知らせいたします。

「AI・データサイエンス特別賞」は、構造工学委員会AI・データサイエンス論文集において、読者より高い評価を得た優れた論文に授与されるものです。

【AI・データサイエンス賞　受賞論文について】
・論文主題：Physics-Informed Neural Networksによる浅水波伝播シミュレーションに関する基礎研究
・受賞者：増田 和輝、金澤 剛
・概要：データ駆動型科学は数値シミュレーションの代替モデルとしても期待され、海岸工学分野でも波浪予測や津波シミュレーションに利用されているが、データ不均衡性や解釈性の課題がある。近年では、これらの課題を解決する方法として、物理法則を加味したPhysics-informed Neural Networks (PINNs)の活用が進んでいる。本研究では、PINNsを使用して水平床での2次元ダムブレイク問題を実施し、津波シミュレータT-STOCの数値解析値と比較し、PINNsの適用性を検証した。検証の結果、PINNsの再現性が明らかになり、学習した範囲内のパラメタであれば、任意のパラメタで数値解析値に近い推算結果を得られることがわかった。

[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/127007/48/127007-48-b87b2d9f881bf5242d38eab67176fa57-1617x482.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
PINNsを用いた波伝播解析と数値解法の結果の検証　※出典：「Physics-Informed Neural Networksによる浅水波伝播シミュレーションに関する基礎研究」　増田和輝,金澤剛／AI・データサイエンス論文集4巻3号p26-35／ 「科学技術情報発信・流通総合システム（J-STAGE）」／2023年　

当社は今後もさまざまな研究開発を通して、海洋の開発保全の向上に寄与してまいります。

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