背景

　熱エネルギーは産業のあらゆる場面で利用され，そして捨てられています。それをうまく利用することで，産業基盤の効率化に繋がります。
　例えば，熱交換器や，コンピューター内部のCPU/GPUの冷却，車載バッテリーやモーターの冷却にも空気の流れが関わります。空気の流れや熱の移動は目に見えないため，その制御のためには，乱れた複雑形状内の空気の流れ（乱流）をよく観察する必要があり，数値シミュレーションによる解析が欠かせません。
　乱流は古典力学最後の難問と呼ばれており，ナビエ・ストークス方程式（流体の運動量保存則）という支配方程式が知られています。数学的な解があるかどうかも証明されていないナビエ・ストークス方程式に忠実に基づいて数値シミュレーションを行うためには，スパコンを用いたプログラミング技術が必要で，さらに，シミュレーション自体も多くのコスト（時間と電気代）がかかる困難な作業です。
 

成果

　本研究では，ダクト内の乱流によって生じる角へと向かう二次流れのパターンを制御するために，AI・強化学習を利用しました。時々刻々と変化する乱流状態を，壁面加熱による浮力で制御し，通常とはことなる二次流れパターンを安定化できることを数値シミュレーションを用いて示しました。