No.15_都市環境を対象としたクラウド解析ツール群『PLATEAU Tools』

PLATEAU AWARD 2022 ファイナリスト作品No.15
チーム名：株式会社大林組　上田 博嗣
作品名：都市環境を対象としたクラウド解析ツール群『PLATEAU Tools』

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1. 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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2. 都市のデジタルツイン×物理情報（解析）
   

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3. 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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4. 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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5. 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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6. 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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7. 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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8. 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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9. 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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10. 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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11. 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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12. 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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13. 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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14. 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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15. 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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16. 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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17. 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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18. 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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19. 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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20. 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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21. 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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22. 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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23. 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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24. 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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25. 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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26. 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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27. 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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28. 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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29. 『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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30. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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31. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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32. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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33. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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34. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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35. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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36. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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37. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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38. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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39. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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40. PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール） ⾵
    処理の流れ
    

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41. 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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42. 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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43. 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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44. 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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45. 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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46. 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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47. 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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48. 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
    

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