数値解析による予測・評価

概要

当社では、大気環境、水環境、生態系など、自然環境を対象としたシミュレーションによる予測を行い、環境影響評価や、港湾計画、湖沼水質保全計画、自然再生事業などの予測検討に活用しています。特に水環境分野では、富栄養化モデル、生態系モデルなどの自社独自のモデルを多数保有し、さらに近年では深層学習などのAI技術による解析も導入し、精度向上を図りながら環境変化の予測や保全対策の効果検討を行っています。

環境の各種解析、シミュレーションモデルによる予測評価、対策の検討

予測・解析を行うフィールドは、大気・気象、湖沼・河川、沿岸海域・外洋域と幅広く、その環境特性に応じたモデルを開発しながら、環境変化や対策効果の予測を行います。効果的な環境対策に繋げるためには、環境変化の要因を正しく理解する必要があります。シミュレーションモデルでは、現実には実現が難しい条件設定でシミュレーションを行うことで、環境対策に対する自然環境応答のメカニズムを把握しながら、有効な環境対策に繋げています。

定量的な環境変化の影響評価、水質汚濁の要因解析
有効な環境対策の検討・選定
流動・水質モデル、生態系モデル(海域、湖沼・ダム、河川域)
気象モデル、大気拡散モデル、騒音・振動予測モデル

AI（深層学習）とシミュレーションモデルの連携による予測評価、対策の検討の高度化

シミュレーションモデルとAI（深層学習）を連携させることで、従来の予測技術よりも高速な予測を行い、より広範な課題への対応が可能となりました。AIの予測はブラックボックスである点やデータ不足が課題になる場合がありますが、当社ではAIと物理モデルを融合した予測手法も行い、課題解決を図り、精度向上に繋げています。また、教師データが十分でない場合でも、目的に応じてAIシステムの開発を行います。