Creating new values
in the built environment
through global dialogue and
scientific approaches

時々刻々に得られる種々のセンシングデータや機械学習等の情報技術を活用して、従来にないエネルギーシステムの高効率な運用を実現します。 また、その基盤となる高度なシミュレーション（エミュレータ）の開発も行います。

1) 深層学習による自動不具合検知 ・ 診断
2) 強化学習やモデル予測制御による最適制御
3) エミュレータによる空調システムのモデルベース開発

人・環境・設備・空間システムに関する多様で高解像度なビックデータを動的に計測・処理・活用して、個人の活動シーンにおける 快適性向上を目指した新たな環境制御と行動変容を開発します。

1) 高密度センシング ・ CFD ・ 深層学習による室内環境分布の把握と予測
2) 個人の熱的特性に基づいた温冷感予測モデル

再生可能エネルギー活用や需給・需需のエネルギー連携による省エネ・省CO2効果を定量的に明らかにすることを通じて、 建築や街区（建築群）におけるエネルギーシステムのあり方について考察します。

1) 街区 ・ 建築群への再生可能エネルギー導入とデマンドレスポンス効果
2) 生可能エネルギーを活かした世界各地の熱源システムの最適設計
3) 地域冷暖房プラントの熱融通と熱源水ネットワークの可能性

建築設備システムに関わる災害リスクや日常のリスク、他分野技術導入に伴って生じるリスクなどを定量的に評価し、 そのリスクで低下する性能を本来発揮すべき性能に回復・維持・向上させるためのマネジメントについて考えます。

1) 災害リスクと事業継続マネジメントの方法論
2) 効果的な継続コミッショニングとヘルスモニタリング
3) 建築の屋内外空間における電波カバレッジを改善する電波伝搬論の構築

情報科学や統計学などを活用して、社会的要請が高く、建築環境・設備分野の他の研究への応用が見込まれる新たな要素技術や評価手法の開発を進めます。

1) セマンティックモデルを活用した汎用アプリケーション開発
2) マルチモーダル IoT 開口部の開発
3) 実データに基づいた既存建築物の性能表示に向けた評価手法の開発

社会訴求や施策デザインの方法論に向けて、 マルチエージェントやシステムダイナミクス、 実態調査、 アンケート調査などの手法を活用して、 ステークホルダーの意思決定を支援するための様々な施策効果の定量化を進めます。

1) ビルのオーナー ・ テナントの意思決定と省エネ施策効果
2) 都市 CO2 排出の長期予測とバックキャスティングによる施策評価
3) 個人の生活に伴う CO2 排出量の定量化