本研究成果は、流れ制御や形状最適化の分野において重要な貢献を提供する可能性があります。深層学習モデルを使用して複雑な流れ場を予測する手法は、流れ制御や形状最適化の設計プロセスを効率化し、最適な解決策を見つけるための洞察を提供することが期待されます。例えば、流れ場の特定の特性を制御するための最適な形状を見つける際に、深層学習モデルを使用して複雑な流れ場の予測を行うことで、設計プロセスを迅速化し、効果的な解決策を見つける手助けとなるでしょう。また、提案手法による流体力学的な洞察は、流れ制御や形状最適化の新たなアプローチを開拓するための基盤となり得るでしょう。