[3H_PL01] Construction of surrogate model for prediction of crack propagation using deep learning
近年、人工知能は多種膨大な情報を統合・利活用して問題解決するための基盤的計算科学技術となっている。一方で、一つ一つの意思決定がその後の大きなリスクの顕在化に強く寄与し得る原子力分野にあっては、科学的根拠に基づく合理的な判断を下す必要があることから、人工知能技術のブラックボックス性（なぜそのような結果が出力されるのか、といった結果の意味解釈の困難さ）などが問題となる可能性がある。
本企画セッションでは、人工知能技術の現状と構造・流体解析、検査高度化への活用について講演を行い、原子力分野における人工知能技術の課題や将来展望などに関して議論する。
本企画セッションでは、人工知能技術の現状と構造・流体解析、検査高度化への活用について講演を行い、原子力分野における人工知能技術の課題や将来展望などに関して議論する。