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都市環境を対象としたクラウド解析ツール群 『PLATEAU Tools』 (株)⼤林組 上⽥博嗣 PLATEAU AWARD 2022

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都市のデジタルツイン×物理情報(解析)

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計算時間と精度のバランス ⼊⼒ファイルの作成 可視化処理 ⼯学的な解析ノウハウの習得 解析⽤形状作成の⼿間 ⾼性能な計算機の使い⽅ 解析の課題 しかし、解析は様々な専⾨知識が必要で、計算時間も⻑く、⾮効率な⼿作業が多いです。 (数⽇〜数週間以上かかることもあります) 都市のデジタルツイン×物理情報(解析)

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計算時間と精度のバランス ⼊⼒ファイルの作成 可視化処理 ⼯学的な解析ノウハウの習得 解析⽤形状作成の⼿間 ⾼性能な計算機の使い⽅ 解析の課題 しかし、解析は様々な専⾨知識が必要で、計算時間も⻑く、⾮効率な⼿作業が多いです。 (数⽇〜数週間以上かかることもあります) 都市のデジタルツイン×物理情報(解析) ⾃然⾔語 × 物理情報(解析) AI (サロゲートモデル) ⾃動化 オープンソース クラウドHPC オープンデータ システム化 BI・可視化 AI分野では『⾃然⾔語×画像⽣成』の活⽤が注⽬されています。物理値の情報も同じようにできるはずです。 コンピュテーショナル デザイン データベース もっと⼿軽に短時間で正しい答えを出したい

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成)

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ 気象庁公開データ

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ 眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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オープンソース解析ツール群 PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ 眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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オープンソース解析ツール群 PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 可視化フォーマットを統⼀化 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ 眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

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オープンソース解析ツール群 PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤3つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、 クラウド解析ツール群です。(解析ソフトは全てオープンソースで構成) 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム 気象庁公開データ 教師データ⽣成 教師データDB 学習 推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途 可視化フォーマットを統⼀化 ⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ 眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ Web UI or Smartphone Apps UI(将来)

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タイプ LOD PLATEAUを解析利⽤するときの課題 地域メッシュコード CADデータ OBJ形式の場合 場所の特定が⼤変 課題 複数区画の場合は もっと⼤変 課題 1区画のデータ (3次メッシュ) 場所の特定 LOD1とLOD2の 合成形状がない 課題

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LOD1 LOD2 箱モデル 整備範囲広い 精度低い 詳細モデル 整備範囲狭い 精度⾼い LOD12 置換合成モデル 整備範囲広い 精度⾼い 新たに作成 CityGMLから合成形状をOBJ形式で作成して、クラウドストレージに格納 PLATEAUを解析利⽤するときの課題 形状再現度

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lod12 住所キーワード Google Maps API 緯度・経度 地域メッシュコード 円筒領域半径 LOD PLTEAU (OBJ形式) PLTEAU (CityGML形式) PLTEAU bldg(lod1,lod2,lod12), brid, dem (OBJ形式) クラウドストレージ ⼊⼒ 関数 PLATEAU-Geometry(解析⽤の形状取得・加⼯ツール) 形状 クラウド⾃動化 『住所キーワード』、『半径』、『LOD』の3つの⼊⼒で形状取得と加⼯を⾃動化 機能 PLATEAU WEB 解析⽤の形状取得・加⼯

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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Standardワークフロー 66秒 71秒 区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間 : 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データの ダウンロード 区画データから 指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜 形状 処理の流れ 形状取得・加⼯ ほしい地点の形状のみを取得したい場合

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『住所キーワード』、『気象観測所の地表⾯粗度区分』、『現地の地表⾯粗度区分』の 3つの⼊⼒で⼀連の⾵環境解析を⾃動化 住所キーワード Google Maps API 緯度・経度 地域メッシュコード 地表⾯粗度区分 (気象観測所) 地表⾯粗度区分 (現地) PLTEAU bldg(lod1,lod2,lod12), brid, dem (OBJ形式) クラウドストレージ ⼊⼒ PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) クラウド⾃動化 機能 PLATEAU WEB 解析⽤⼊⼒データ作成 並列解析×16⾵向の同時解析 可視化⽤データ出⼒ ⾵ 気象庁公開データ 解析⽤の形状取得・加⼯

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ 処理の流れ

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) ⾵ ⾵向別評価 可視化 ⾵速⽐ 地盤⾯+1.5m ⾵向毎に要因分析 ⾵圧係数 ⾵配図 過去10年の⾵向⾵速 データを統計処理 評価項⽬と可視化フォーマット を決めて⾃動化

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PLATEAU-Wind(都市の⾵環境解析ツール) 年間評価 ⾵環境評価ランク (村上らの⽅法) 地盤⾯+1.5m ⾵圧係数感度 Σ(⾵圧係数×累積⾵向発⽣頻度) ⾵ ⾵害リスクの評価※ ⾃然換気ポテンシャルの評価 総処理時間︓ 2時間30分8秒 可視化 数百倍⾼速化 従来⽐ ※植栽なしの解析のため、⾵環境評価ランクは⼤きい値となっています。

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クラウドストレージ データ拡張(回転+反転+クロッピング) 256pixel×256pixel 約1.5万サンプル クラウド HPC解析 出⼒ 364pixel×364pixel 12都市モデル 2次元化、基準化 Output ⾵速U成分 ⾵速V成分 ⾵速W成分 地上1.5m地点の 16⾵向のCFD解析結果 PLATEAU-AI-Wind(都市の⾵速予測ツール) ⾵AI 学習モデルの決定 処理の流れ ⼊⼒ 364pixel×364pixel PLATEAU 2次元化、基準化 Input 緯度 経度 形状 ⾼さ 地盤起伏 ⾵向X成分 ⾵向Y成分 12都市モデル 推論・可視化(VTKフォーマット) クラウド推論 256pixel×256pixel 256pixel x 256pixel クロップ範囲 クラウド学習 256pixel×256pixel 推論モデル(学習モデルのパラメータを最適化) 学習モデル Semantic Segmentation : U-Net 学習に使⽤する範囲

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クラウドストレージ データ拡張(回転+反転+クロッピング) 256pixel×256pixel 約1.5万サンプル クラウド HPC解析 出⼒ 364pixel×364pixel 12都市モデル 2次元化、基準化 Output ⾵速U成分 ⾵速V成分 ⾵速W成分 地上1.5m地点の 16⾵向のCFD解析結果 PLATEAU-AI-Wind(都市の⾵速予測ツール) ⾵AI 学習モデルの決定 処理の流れ ⼊⼒ 364pixel×364pixel PLATEAU 2次元化、基準化 Input 緯度 経度 形状 ⾼さ 地盤起伏 ⾵向X成分 ⾵向Y成分 12都市モデル 推論・可視化(VTKフォーマット) クラウド推論 256pixel×256pixel 256pixel x 256pixel クロップ範囲 クラウド学習 256pixel×256pixel 推論モデル(学習モデルのパラメータを最適化) 学習モデル Semantic Segmentation : U-Net

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CFD解析 block1 block2 block3 block4 PLATEAU-AI-Wind(都市の⾵速予測ツール) クラウド推論 ⾵AI 推論・可視化(VTKフォーマット) 256pixel×256pixel 広域推論・可視化 総処理時間︓ 1分40秒 ⾵速予測AI 都市デザインのスタディやプレゼン資料作成 を⾼速に⾏いたいときに利⽤ ⾵予測AI 64同時推論(4区画×16⾵向) 数万倍⾼速化 従来⽐ サロゲートモデル

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PLATEAU-Solar-Radiation 〜⽇射解析(年間・時刻別)× 全天・直達・拡散〜 総解析時間 : 20分48秒 epwファイルの有無判定 気象庁データをepw変換 Analemaの⽣成 及びVTK変換 PLATEAUから形状取得 解析⽤メッシュ⽣成 メッシュ中⼼、法線取得 同時実⾏⽤の配列を⽣成 スカイドームの⽣成 及びVTK変換 Radianceによる年間解析 または任意時点での解析 分散解析した結果を統合 解析結果をVTK変換 53秒 32秒 1分18秒 4分35秒 8分23秒 1秒 6分6秒 18秒 解析範囲 : 半径500m, LOD12 解析対象 :34,000点、年間解析 HPC解析 直達 拡散 全天 全天 Sky Dome 年間積算受熱量(全天) 太陽 数⼗倍⾼速化 従来⽐ 都市のクールスポットや温熱環境 太陽光発電量などに利⽤ 建物・地⾯での年間積算の⽇射受熱量評価

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PLATEAU-VIEW-FIELD 〜地表⾯からの眺望解析〜 評価点取得と可視化に使⽤ メッシュ 天空⽐ 評価⽅法 各メッシュ中⼼から等⽴体⾓に Rayを放射し、衝突判定 10,000Ray/メッシュ 1メッシュ Ray 眺望 総解析時間 : 7分46秒 Expressワークフロー Standardワークフロー PLATEAUから形状取得 解析⽤メッシュ⽣成 メッシュ中⼼、法線取得 Radianceによる衝突判定 ⼀般化螺旋集合 によるRayを⽣成 同時実⾏⽤の 配列を⽣成 HTC(⼤規模分散解析) による天空⽐解析 16秒 4分41秒 1分 HTC解析 14秒 1分49秒 45秒 1秒 解析範囲 : 半径500m, LOD12 解析対象 : 7,000点×10,000Ray 700同時実⾏ 分散解析した結果を統合 解析結果をVTK変換 数百倍⾼速化 従来⽐ 眺望、開放感の評価に利⽤ 地⾯での天空⽐評価

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眺望 太陽 ⾵ 形状 AI PLATEAU Tools 開放感 景観 ⽇射受熱 ⽇射反射 ⽇射軌跡 ⾵環境/⾵圧感度 形状加⼯/LOD/属性 ⾵速予測AI