深見開 (Kai Fukami) - マイポータル

基本情報

所属: 東北大学大学院工学研究科航空宇宙工学専攻准教授

学位: Ph.D.(2024年2月 University of California, Los Angeles)

研究者番号: 91013704
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-1381-7322
J-GLOBAL ID: 202301017798395074
researchmap会員ID: R000059504

外部リンク: https://www.kaif.mech.tohoku.ac.jp/

研究キーワード

経歴

2025年4月 - 現在

東北大学, 流体科学研究所, 兼任教員
2025年1月 - 現在

東北大学, 大学院工学研究科航空宇宙工学専攻, 准教授
2024年3月 - 2024年12月

University of California, Los Angeles, Postdoctoral Research Associate
2020年9月 - 2024年2月

University of California, Los Angeles, Graduate Research Assistant (Ph.D. student)
2020年9月 - 2021年8月

慶應義塾大学, 訪問研究員
2018年4月 - 2020年9月

慶應義塾大学, 修士生研究員
2019年1月 - 2019年8月

University of California, Los Angeles, Visiting Research Student
2018年8月 - 2018年12月

Florida State University, Visiting Research Student
2017年4月 - 2018年3月

慶應義塾大学, 学部生研究員

学歴

2020年9月 - 2024年2月

University of California, Los Angeles, Samueli Engineering School, Mechanical and Aerospace Engineering
2018年4月 - 2020年9月

慶應義塾大学, 理工学研究科, 開放環境科学専攻
2014年4月 - 2018年3月

慶應義塾大学, 理工学部, 機械工学科

受賞

2026年1月

東北大学ディスティングイッシュトリサーチャー, 東北大学

深見開
2025年12月

文部科学省ナイスステップな研究者2025, 機械学習と数値流体力学を融合したデータ駆動流体解析により、乱流や空力現象の高精度予測・モデリング手法を切り拓いた顕著な研究成果に対して, 文部科学省科学技術・学術政策研究所

深見開
2025年12月

The 22nd International Conference on Flow Dynamics Best Presentation Award for Young Researcher, Machine-learning-based Informative Mode Analysis for Separated Airfoil Wakes, The 22nd International Conference on Flow Dynamics

Kai Fukami
2025年8月

2024 Outstanding Reviewer of Journal of Fluid Mechanics, Journal of Fluid Mechanics Top 1% reviewer, Journal of Fluid Mechanics, Cambridge University Press & Assessment

Kai Fukami
2024年6月

USNC/TAM National Academy of Sciences Travel Fellowship for ICTAM2024, National Academy of Sciences

Kai Fukami
2024年4月

UCLA Mechanical and Aerospace Engineering Department Outstanding Ph.D. Degree Award, University of California, Los Angeles

Kai Fukami
2022年9月

Amazon Fellow 2022, Developing artificial-intelligent techniques for turbulence, Science Hub for Humanity and Artificial Intelligence organized by UCLA and Amazon

Kai Fukami
2021年8月

International Congress of Theoretical and Applied Mechanics Grant, ICTAM 2020+1

Kai Fukami
2021年3月

藤原賞, Space-time data recovery of fluid flows using machine learning based super resolution, 慶應義塾大学藤原奨学基金

深見開
2020年10月

日本機械学会熱工学部門講演論文表彰（PRTEC2019）, A machine-learned turbulence generator for the channel flow, 日本機械学会熱工学部門

深見開, 難波江佑介, 河合謙, 深潟康二
2019年11月

最優秀賞, Machine-learning-based super-resolution analysis for spatio-temporal data reconstruction of fluid flows, 第17回乱流制御研究会

深見開
2019年11月

日本機械学会流体工学部門優秀講演表彰, 3次元チャネル乱流における機械学習超解像解析, 日本機械学会流体工学部門

深見開
2018年3月

卒業研究優秀発表賞, 機械学習を用いた乱流生成器の提案, 慶應義塾大学

深見開
2018年1月

最優秀賞, Proposal of a turbulence generator using machine learning, 第12回乱流制御研究会

深見開
2016年3月

機械工学創造演習優秀賞, Twitterによる``SMART HOME”の実現, 慶應義塾大学

深見開

論文

Information-Theoretic Machine Learning for Time-Varying Mode Decomposition of Separated Aerodynamic Flows

Kai Fukami, Ryo Araki

AIAA Journal 64(2) 605-613 2026年2月査読有り筆頭著者責任著者
Phase autoencoder for rapid data-driven synchronization of rhythmic spatiotemporal patterns

Koichiro Yawata, Ryo Sakuma, Kai Fukami, Kunihiko Taira, Hiroya Nakao

Physical Review E (112) 064211 2025年12月15日査読有り
Compact representation of transonic airfoil buffet flows with observable-augmented machine learning

Kai Fukami, Yuta Iwatani, Soju Maejima, Hiroyuki Asada, Soshi Kawai

Journal of Fluid Mechanics 1021 A39 2025年10月23日査読有り筆頭著者責任著者
Machine learning in fluid dynamics: A critical assessment

Kunihiko Taira, Georgios Rigas, Kai Fukami

Physical Review Fluids 10(9) 090701 2025年9月16日査読有り招待有り最終著者責任著者
Extreme vortex-gust airfoil interactions at Reynolds number 5000

Kai Fukami, Luke Smith, Kunihiko Taira

Physical Review Fluids 10(084703) 2025年8月12日査読有り筆頭著者責任著者
Compressing fluid flows with nonlinear machine learning: mode decomposition, latent modeling, and flow control

Koji Fukagata, Kai Fukami

Fluid Dynamics Research 57(041401) 2025年6月26日査読有り招待有り最終著者
Observable-augmented manifold learning for multi-source turbulent flow data

Kai Fukami, Kunihiko Taira

Journal of Fluid Mechanics 1010(R4) 2025年5月9日査読有り筆頭著者
Single-snapshot machine learning for super-resolution of turbulence

Kai Fukami, Kunihiko Taira

Journal of Fluid Mechanics 1001 2024年12月12日査読有り筆頭著者責任著者
Aerodynamics-guided machine learning for design optimization of electric vehicles

Jonathan Tran, Kai Fukami, Kenta Inada, Daisuke Umehara, Yoshimichi Ono, Kenta Ogawa, Kunihiko Taira

Communications Engineering 3(174) 2024年11月20日査読有り
Data-driven transient lift attenuation for extreme vortex gust–airfoil interactions

Kai Fukami, Hiroya Nakao, Kunihiko Taira

Journal of Fluid Mechanics 992 2024年8月10日査読有り筆頭著者責任著者
Phase autoencoder for limit-cycle oscillators

Koichiro Yawata, Kai Fukami, Kunihiko Taira, Hiroya Nakao

Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 2024年6月1日査読有り
Data-driven nonlinear turbulent flow scaling with Buckingham Pi variables

Kai Fukami, Susumu Goto, Kunihiko Taira

Journal of Fluid Mechanics 984(R4) 2024年4月10日査読有り筆頭著者責任著者
Reconstructing Three-Dimensional Bluff Body Wake from Sectional Flow Fields with Convolutional Neural Networks

Mitsuaki Matsuo, Kai Fukami, Taichi Nakamura, Masaki Morimoto, Koji Fukagata

SN Computer Science 5(3) 2024年3月7日査読有り
A cyclic perspective on transient gust encounters through the lens of persistent homology

Luke Smith, Kai Fukami, Girguis Sedky, Anya Jones, Kunihiko Taira

Journal of Fluid Mechanics 980 2024年1月30日査読有り
Sparse Pressure-Based Machine Learning Approach for Aerodynamic Loads Estimation During Gust Encounters

Dashuai Chen, Frieder Kaiser, JiaCheng Hu, David E. Rival, Kai Fukami, Kunihiko Taira

AIAA Journal 2024年1月査読有り
Grasping extreme aerodynamics on a low-dimensional manifold

Kai Fukami, Kunihiko Taira

Nature Communications 14 6480 2023年10月14日査読有り筆頭著者
Super-resolution analysis via machine learning: a survey for fluid flows

Kai Fukami, Koji Fukagata, Kunihiko Taira

Theoretical and Computational Fluid Dynamics 37(4) 421-444 2023年8月査読有り招待有り筆頭著者責任著者
Sparse sensor reconstruction of vortex-impinged airfoil wake with machine learning

Yonghong Zhong, Kai Fukami, Byungjin An, Kunihiko Taira

Theoretical and Computational Fluid Dynamics 37(2) 269-287 2023年4月査読有り
Image and video compression of fluid flow data

Vishal Anatharaman, Jason Feldkamp, Kai Fukami, Kunihiko Taira

Theoretical and Computational Fluid Dynamics 37(1) 61-82 2023年2月査読有り責任著者
Machine-Learning-Based Reconstruction of Turbulent Vortices From Sparse Pressure Sensors in a Pump Sump

Kai Fukami, Byungjin An, Motohiko Nohmi, Masashi Obuchi, Kunihiko Taira

Journal of Fluids Engineering 144(12) 2022年12月査読有り筆頭著者責任著者

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MISC

機械学習による乱流超解像解析

深見開, 深潟康二, 平邦彦

ながれ 44(3) 216-221 2025年9月24日招待有り筆頭著者責任著者
Plunging Airfoil Wakes in Low-Order Latent Space Coordinates

Hiroto Odaka, Kai Fukami, Kunihiko Taira

AIAA AVIATION FORUM AND ASCEND 2025 2025-3869 2025年7月16日
Data-Driven Modeling, Sensing, and Control of Extreme Vortex-Airfoil Interactions

Kai Fukami, Kunihiko Taira

AIAA AVIATION Forum and Ascend 2024 2024-4531 2024年7月27日筆頭著者責任著者
Extreme aerodynamics of vortex impingement: Machine-learning-based compression and situational awareness

Kai Fukami, Kunihiko Taira

13th International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena (TSFP13) 114 2024年6月査読有り筆頭著者責任著者
Learning the nonlinear manifold of extreme aerodynamics

Kai Fukami, Kunihiko Taira

NeurIPS 2022 105 2022年12月査読有り筆頭著者責任著者
Machine-learning-based reconstruction of transient vortex-airfoil wake interaction

Yonghong Zhong, Kai Fukami, Byungjin An, Kunihiko Taira

AIAA AVIATION 2022 Forum 2022年6月20日
機械学習に基づく圧力センサ情報を用いた吸込水槽内の乱流状態推定

深見開, 安炳辰, 能見基彦, 大渕真志, 平邦彦

ターボ機械協会講演会(CD-ROM) 86th 2022年
Visualization of nonlinear modal structures for three-dimensional unsteady fluid flows with customized decoder design

Kazuto Hasegawa, Kai Fukami, Koji Fukagata

NeurIPS 2021 30 2021年12月査読有り
Inserting machine-learned virtual wall velocity for large-eddy simulation of turbulent channel flows

Naoki Moriya, Kai Fukami, Yusuke Nabae, Masaki Morimoto, Taichi Nakamura, Koji Fukagata

2021年6月17日
Clues for noise robustness of state estimation: Error-curve quest of neural network and linear regression

Taichi Nakamura, Kai Fukami, Koji Fukagata

ICLR 2021 3 2021年5月査読有り
Supervised convolutional networks for volumetric data enrichment from limited sectional data with adaptive super resolution

Mitsuaki Matsuo, Kai Fukami, Taichi Nakamura, Masaki Morimoto, Koji Fukagata

ICLR 2021 4 2021年5月査読有り
Supervised convolutional network for three-dimensional fluid data reconstruction from sectional flow fields with adaptive super-resolution assistance

Mitsuaki Matsuo, Taichi Nakamura, Masaki Morimoto, Kai Fukami, Koji Fukagata

2021年3月16日
非線形ダイナミカルシステムに対するニューラルネットワークを用いた異常検知

森本将生, 深見開, 深見開, 中村太一, 深潟康二

日本機械学会関東支部総会・講演会講演論文集(CD-ROM) 27th 2021年
機械学習を用いた乱流の状態推定:入力ノイズに対するロバスト性

中村太一, 深見開, 深見開, 深潟康二

日本機械学会関東支部総会・講演会講演論文集(CD-ROM) 27th 2021年
データ駆動科学と熱・流体工学機械学習縮約モデルを用いた革新的流れ制御に向けて

深潟康二, 深見開

伝熱 60(253) 2021年
遷移境界層流れにおけるスパースセンサからのCNNベース大域場再構築

中村太一, 深見開, 深潟康二

数値流体力学シンポジウム講演論文集(CD-ROM) 35th 2021年
畳み込みニューラルネットワークを用いたスパースセンサからの流れ場状態推定

中村太一, 深見開, 深潟康二

日本機械学会年次大会講演論文集(CD-ROM) 2021 2021年
Probabilistic neural network-based reduced-order surrogate for fluid flows

Kai Fukami, Romit Maulik, Nesar Ramachandra, Koji Fukagata, Kunihiko Taira

NeurIPS 2020 7 2020年12月16日査読有り筆頭著者責任著者
Model order reduction with neural networks: Application to laminar and turbulent flows

Kai Fukami, Kazuto Hasegawa, Taichi Nakamura, Masaki Morimoto, Koji Fukagata

2020年11月20日
注目研究 in CFD33 機械学習に基づくデータ拡張によるPIVの精度向上

森本将生, 深見開, 長谷川一登, 村田高彬, 村上光, 深潟康二

ながれ 39(2) 2020年

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講演・口頭発表等

157

Taming highly unsteady flows with nonlinear machine learning: progress and outlook

Kai Fukami

The seminar at the Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Institut Teknologi Bandung 2026年5月25日招待有り
位相シフトエリプソメトリ計測とスパースモデリングによるナノフルイド超拡張濡れの物理因子抽出

庄司衛太, 深見開

第68回理論応用力学講演会 2026年5月17日
Energy Dissipation Model: Physics-oriented predictive model via progressive frequency refinement

Jaewon Jang, Ji Won Kang, Kai Fukami, Joongoo Jeon, Sangseung Lee

2026 Spring Meeting of the Korean Society for Computational Fluid Engineering 2026年4月8日
Information-theoretic machine learning for causal analysis of aerodynamics

深見開, 荒木亮, 越川亮, Qiong Liu

数学と諸分野の連携に向けた若手数学者交流会（第7回）2026 2026年3月21日
Leveraging vortical information and machine learning for understanding unsteady flows

深見開

セミナー, アイシン・デジタルエンジニアリング 2026年3月18日招待有り
Effect of different angle of attack and thickness on phase dynamics for laminar-airfoil wakes

別府大輝, Vedasri Godavarthi, 深見開

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Cylinder-wing interactions at low Reynolds numbers: a parametric study

牛田悠太, 別府大輝, 深見開

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Causality-based modal analysis of unsteady aerodynamics with information theory-supported machine learning

越川亮, 荒木亮, Qiong Liu, 深見開

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Super-resolving turbulent flows across multiple data sources with unpaired image-to-image translation

Golsa Tabe Jamaat, 岡谷貴之, 深見開

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Data-driven time-dependent basis analysis for extreme aerodynamic flows

Shaghayegh Zamani Ashtiani, 深見開

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Observable-augmented manifold learning for transonic airfoil buffet flows

深見開, 岩谷優汰, 前島颯樹, 淺田啓幸, 河合宗司

日本機械学会東北支部第61期総会・講演会 2026年3月16日
Revealing unsteady flow physics with nonlinear machine learning

Kai Fukami

The seminar at the Department of Chemical Engineering, Kyoto University 2026年3月9日招待有り
Taming unsteady aerodynamic flows with nonlinear machine learning: phase and causal perspectives

深見開

公立はこだて未来大学複雑系知能セミナー 2026年2月19日招待有り
Extracting transient causal modes of unsteady aerodynamics via information-theoretic manifold learning

Ryo Koshikawa, Ryo Araki, Qiong Liu, Kai Fukami

The Japan-Korea Fluid Mechanics Online Workshop (JK-FLOW) 2026年2月10日招待有り
因果関係に基づいた翼周り流れのモード分解

荒木亮, 越川亮, Qiong Liu, 深見開

日本機械学会第2回技術講演・交流会 2026年1月27日
非線形機械学習を用いた流体解析の基礎と実践応用：流れ場の再構築、モデリング、最適制御

深見開

日本テクノセンターオンラインセミナー 2025年12月23日招待有り
Data-driven time-dependent modal analysis for extreme vortex-gust airfoil interactions

Shaghayegh Zamani Ashtiani, Kai Fukami

第39回数値流体シンポジウム 2025年12月18日
Transient causal modal analysis of unsteady aerodynamics: A global learning approach

Ryo Koshikawa, Ryo Araki, Qiong Liu, Kai Fukami

第39回数値流体シンポジウム 2025年12月18日
Transient causal modal analysis of unsteady aerodynamics: A local learning approach

Kai Fukami, Ryo Koshikawa, Ryo Araki

第39回数値流体シンポジウム 2025年12月18日
Capturing time-varying causal modes of unsteady flows with information-theoretic machine learning

Kai Fukami, Ryo Koshikawa

セミナー, アイシン・デジタルエンジニアリング 2025年12月3日招待有り

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担当経験のある科目(授業)

2026年4月 - 現在

機械工学概論 (東北大学)
2026年4月 - 現在

機械工学序説 (東北大学)
2025年10月 - 現在

機械知能・航空研修II (東北大学)
2025年10月 - 現在

機械知能・航空研修I (東北大学)
2025年10月 - 現在

計画及び製図Ⅱ （航空） (東北大学)
2025年10月 - 現在

空気力学 (東北大学)
2025年9月 - 現在

航空システム特論Ⅱ (東北大学)
2025年6月 - 現在

航空宇宙機学 (東北大学)

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

情報理論的機械学習による非定常航空流体現象の因果関係抽出論創成

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究B 2026年4月 - 2029年3月

深見開, 荒木亮
数理的非定常流体予測制御に向けた Low-Rank Manifold Village の構築

国立研究開発法人科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業さきがけ 2025年10月 - 2029年3月

深見開
“日本発”データセントリックな非線形超高自由度航空現象コンパクト化計画

文部科学省宇宙航空科学技術推進委託費 2025年10月 - 2028年3月

深見開, 河合宗司
非線形位相振幅機械学習に基づく非定常流体現象の超高速制御則構築

日本学術振興会科学研究費助成事業研究活動スタート支援 2025年7月 - 2027年3月

深見開

学術貢献活動

一般社団法人日本航空宇宙学会北部支部幹事

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等, 審査・評価

一般社団法人日本航空宇宙学会北部支部 2026年4月 - 現在
TSFP14 Advisory Committee

パネル司会・セッションチェア等, 査読

2025年11月1日 - 現在
JK-FLOW (Japan-Korea Fluid Mechanics Online Workshop)

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

Kai Fukami, Sangseung Lee, Anna Sciazko, Joongoo Jeon, Hyejeong Kim 2025年3月 - 現在
日本機械学会RC: 熱流体工学におけるデジタルツインのための先端的計測・シミュレーション・データ科学とその産業応用に関する研究分科会

企画立案・運営等

2025年 - 現在
SIAM Conference on Annual Meeting (AN26), Mini-symposium ``Low-order analysis and modeling of transient flows"

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

Kai Fukami, Alec J. Linot, Kunihiko Taira 2026年7月6日 - 2026年7月10日
A local executive committee member, IUTAM Symposium, GA22-04: Machine Learning in Diverse Fluid Mechanics

企画立案・運営等

2025年5月15日 - 2025年5月17日
3rd Data-Driven Fluid Dynamics Workshop

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

Kunihiko Taira, Taku Nonomura, Kai Fukami, Kozo Fujii, Koji Fukagata, Steven L. Brunton, Mazier Hemati 2025年3月17日 - 2025年3月19日
SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE23), Mini-symposium ``Reduced-complexity models for fluid flows"

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

Kai Fukami, Scott T. M. Dawson, Kunihiko Taira 2023年2月
SIAM Conference on Mathematics of Data Science (MDS22), Mini-symposium ``Data-driven analysis and modeling of unsteady flows"

企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

Kai Fukami, Michelle Hickner, Kunihiko Taira, Steven L. Brunton 2022年9月

深見開

基本情報

研究キーワード

経歴

学歴

受賞

論文

MISC

講演・口頭発表等

担当経験のある科目(授業)

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

学術貢献活動

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