[G] 計算材料科学・データ科学

[320] Physics informed neural networkを用いた拡散過程の逆問題解析

*坪井 政樹¹、山田 亮¹、大野 宗一¹ (1. 北大工)

キーワード：逆問題、physics informed neural network、機械学習、拡散

金属材料の性質は材料組織に大きく依存するため、材料組織制御は重要な課題である。本研究では深層学習モデルの1つであるPINNを用いて最終組織から初期状態を予測する、拡散の逆問題を解くことを試みた。