富岳とモーションキャプチャで見る空気のつかみ方

スーパーコンピュータ「富岳」とモーションキャプチャを組み合わせ、札幌で74選手・556回の初期飛行を解析しました。データ駆動で7つの飛行スタイルに分類し、国際トップ選手の主なスタイルは4つに集約できると報告されています。富岳で空力特性（揚力・抗力・揚抗比）も評価しています。

ミラノ・コルティナ2026冬季オリンピックの開幕を背景に、スキージャンプの動作解析プロジェクトが注目されています。理化学研究所（R-CCS）と北翔大学、神戸大学が共同で、スーパーコンピュータ「富岳」を活用した空力シミュレーションとモーションキャプチャを融合しました。札幌・宮の森ジャンプ競技場で合計556回の初期飛行データを取得し、データ駆動の統計解析で飛行スタイルの分類を行っています。選手の姿勢や関節角度の時系列データを基に、空力特性を数値的に評価する点が特徴です。 主な確認点： ・富岳の大規模熱流体解析技術を使い、飛行中の空力特性を評価した。 ・札幌のノーマルヒルで74選手、合計556回の試技を計測した。 ・身体に17個、スキー板に2個のセンサーを装着し、10台のカメラとTheia 3Dでマーカーレス姿勢推定を行った。 ・正準相関分析やガウス混合モデルで、データに基づき7つの動作スタイルに分類した。 ・揚力・抗力・揚抗比を算出し、小林陵侑選手では初期飛行で揚抗比が急増する特徴が確認された。 まとめ： 本研究はデータ駆動の手法と富岳による空力解析を組み合わせ、選手の初期飛行局面の姿勢変化を客観的に分類・評価する成果を示しています。競技パフォーマンスの評価や選手個々の動作理解に資する可能性があるとされています。今後の詳細な公表や適用時期は現時点では未定です。