Atsushi SEKIMOTO (Assoc. Prof.) 
関本 敦／データ駆動流体力学  
(Sekimoto Lab. Poster)

岡山大学工学部
数理データサイエンスコース
HPCによるビッグデータ解析や複雑な流れの予測・制御

  熱や物質のながれの解明・予測・制御には「乱流」の理解と予測モデルが必要です。複雑な現象を複雑なまま理解するデータ駆動科学は，乱流のような非線形現象の解明と制御ための新たなアプローチです。当研究室では，スパコンを利用した並列計算やGPUを利用したハイ・パフォーマンス・コンピューティング(HPC)技術の基礎を学びます。大規模数値シミュレーションを行ったり，流体現象の力学系理論解析，統計力学，最適化や機械学習などのデータ科学の手法を駆使し，古典力学最後の難問と呼ばれる乱流が関わる諸問題にチャレンジします。データ駆動による計算手法を発展させ，他分野の研究者や産業と協働しながら工学的応用基盤を構築します。

  An essential understanding of turbulent flow phenomena and improvement of turbulent models are indispensable for elucidating, predicting, and controlling complex flows related to heat and mass transport. Data-driven science is a novel approach to understanding and controlling nonlinear phenomena like turbulence. In our laboratory, we study various challenges related to turbulent flow, called the last unsolved problem in classical physics, using data science methods such as numerical simulation, dynamical systems analysis, statistical physics, optimization, and machine learning. We will develop data-driven computing methods and build a platform of engineering applications in cooperation with scientists in other research areas and industries.

■ 大学院生 (情報数理科学 / 数理データ科学）を募集中です。
    We welcome international Master/Doctor course students
  (find more information for MEXT Scholarship Students
  → Institute of Global Human Resource Development )

■ 研究室では，独自開発の流体解析プログラムを使用します．スパコンやGPUなどのアクセラレータを使った数値シミュレーションを行い，流体に関わる複雑現象の理解や工学設計の最適化などを行います．具体的には，すでにある並列計算プログラムを改良したり，AI・機械学習の技術を組み合わせて，研究を進めます．得られた時空間データから有用な情報を抽出したり，基礎支配方程式に基づいたモデリング，統計データ解析を行い，課題発見から問題解決までを経験します．研究内容の詳細はResearchへ

■ 研究室見学は随時受け付けています．物理や応用数学分野だけでなく，情報科学，電気通信工学，航空・機械工学，化学工学，計算機科学などをバックグラウンドに持つ人も歓迎です．お気軽にお問い合わせください．

■ 2024年4月入学の大学院入試情報は以下(1回目募集 7~8月; 2回目募集 12月）

　【博士前期課程】○2026年4月入学　推薦入試　○2025年10月・2026年4月入学　外国人留学生海外特別入試
Application Guideline (Master’s Course)
https://www.elst.okayama-u.ac.jp/admission/nyugakushiken/mc-guideline/
　　
　【博士後期課程】○2025年10月・2026年4月入学　外国人留学生海外特別入試
Application Guideline (Doctor’s Course)
https://www.elst.okayama-u.ac.jp/admission/nyugakushiken/dc-guideline/

■ 岡山大学の博士課程学生 支援制度 (OU Fellowship)