大規模データから有用な知識を得るには、よいモデルを立て、情報の流れを汲みとることが重要ですが、それらを実現することは容易ではありません。本研究は、データとモデルを組み合わせる「データ同化」の技術を基盤とし、(1)モデルの高性能化・省コスト化、(2)モデルが捉えた情報の流れの抽出、の方法を系統的に開発するものです。専門家に頼らない再モデル化、入力データ量を凌ぐ大量のモデル出力の動的な解析を可能にします。