水流を観測データから深層強化学習で再現

従来の流体シミュレーションは，様々な物理特性を仮定して流体の動きを全て計算していましたが，実際の一部の液体の動きを観測できたとしても，それを利用して液体全体の動きを計算して再現する手法はありませんでした．そこで我々は，実観測データを利用できる新しい流体シミュレーションの方法を開発しました．深層強化学習で，少数の限られた観測データをもとに液体全体の動きをリアルタイムで計算して再現することができます．これにより，目前の実際の水の動きを，たとえそれに人がランダムにかき混ぜる等の外乱を与えた場合でも，バーチャル空間内で正確にリアルタイムに再現することができます．そこで，防災（治水）や建設工事などのために離れた場所での直感的なデータ共有できたりするようにもなると考えています．