AI-Driven CAEセッション

オーガナイザー
​九州大学
マス・フォア・インダストリ研究所
教授 福本 康秀 先生（AIMaP）

研究b1

13:15-13:45 | 4階 会議室

乱流現象 vs 機械学習

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東京理科大学
理工学部
​准教授 塚原 隆裕 先生

自然界・産業界に溢れている乱流現象の理解と予測は、私たちの生活（天気予報や災害も含む）や流体機器の安全性や省エネに繋がる重要な問題です。
その研究は100年以上続く、古典力学でありながら未解明のロマンさえ感じる物理現象です。ここ30年は数値計算が、そして今後30年は機械学習が新たなブレイクスルーになります。
本講演では、乱流による物質拡散推定や、粘弾性流体による乱流解明など、様々な乱流現象に挑む最近の試みをご紹介します。

研究b2

14:00-14:30 | 4階 会議室

流体マクロ変数に関する数理モデルの機械学習に基づく構築

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一橋大学
大学院経営管理研究科
准教授 斉木 吉隆 先生

流体力学の基礎方程式であるナヴィエストークス方程式からマクロ変数で閉じた時間発展方程式を導出することは困難であることが知られています。
そこで、我々は流体力学のマクロ変数が支配する数理モデルを時系列データの学習に基づいて構成しました。
その際、機械学習手法の一つであるリザーバーコンピューティングを用いており、流体力学の物理プロセスは考慮しておりません。得られた数理モデルは一定時間のマクロ変数時系列予測に有用である他、統計性質を再現していることを確認しました。本研究は東京大学の中井拳吾氏との共同研究によります。

研究b3

14:40-15:10 | 4階 会議室

AI/機械学習技術を用いたDEMシミュレーション用パラメータの決定方法の開発

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大阪府立大学
大学院工学研究科物質・化学系専攻マテリアル工学分野
助教 ​村田 秀信 先生

DEMシミュレーションを実行するためには様々な適切なパラメータを用いることが重要ですが、実際の粉体に応じた適切なパラメータを選択するための試行錯誤が必要になります。
​様々な問題に適用するためには、誰もが容易にパラメータを選択する仕組みが望まれています。そこでAI/機械学習技術を用いて、粉体の基本的な性質からDEMシミュレーションに最適なパラメータを予測・選択する試みについて紹介します。

スポンサー講演

15:10-15:25 | 4階 会議室

AI・CAE構築を不要にするAzure CycleCloudのご紹介（仮）

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マイクロソフトコーポレーション
クラウド＆ソリューション企業本部
ビッグコンピュートテックリード ​田中 洋 様

マイクロソフトはCAE/AIに最適な仮想マシンだけではなく、以下にCAE環境を基本機能として容易に展開できるかに力を注いでいます。
​本講演では、Azure CAEの概要とAzure CycleCloudによるParticleworks/Guranuleworksテンプレートをご紹介します。
今回、大阪府大 村田先生、琉球大学 山田先生に技術協力をしており各先生方のセッション内でもご紹介頂く予定です。

研究b4

15:25-15:55 | 4階 会議室

ニューラルネットワークと粒子法を用いたフレッシュコンクリートの流動解析

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琉球大学
工学部
教授 ​山田 義智 先生

フレッシュコンクリートの流動特性をニューラルネットワークで推定し、得られた流動特性よりレオロジー定数を求めます。
このレオロジー定数を用いて、MPS法によりフレッシュコンクリートのスランプフロー試験を再現します。

研究b5

16:25-16:55 | 4階 会議室

流体シミュレーション結果の分析における人工知能利用の現状と課題

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東京大学
大学院工学系研究科 システム創成学専攻
准教授 白山 晋 先生

研究者はさておき、人工知能（AI）≒深層学習という認識が一般化しています。
深層学習を、ニューラルネットワーク（NN）を中核とした機械学習とみなせば、CAEにおけるAI利用の源流の一つはソフトコンピューティングにあるといえるでしょう。
そこでは計算パラメータの最適化など様々な試みがなされました。一方、現状のAI利用は、結果の分析が主になっています。
この講演では、適用例のカテゴリ分けを行った上で、いくつかの具体例を課題とともに紹介します。

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午後の部の各セッションごとに、講演概要をまとめています。

粒子法 Particleworksセッション

粉体・ソフトウェア連携セッション

粒子法 アカデミック セッション

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