[2D13-15] 不確かさ取り扱い手法

[2D15] 深層学習を活用したInverse Uncertainty Quantification

*斎藤 海希¹、宇井 淳¹ (1. 電中研)

キーワード：Inverse Uncertainty Quantification、統計的安全評価、臨界流、深層学習

統計的安全評価の国際プロジェクト等において事故進展解析の結果のばらつきや不確かさ低減するためには入力側の不確かさの低減が重要と認識され，その手法開発や実施基準の策定がOECD/NEAにおいて進められてきた。筆者らは，SAPIUM手法の適用性を確認するOECD/NEA ATRIUMプロジェクト等を通じて，実測値との比較等により入力値の不確かさを定量化・適正化することで，結果の不確かさを低減し予測性を高めるIUQの具体的な手法構築に取り組んでいる。本稿では，IUQにディープニューラルネットワーク(DNN：深層学習)を活用した手法の開発と，その適用性の確認について報告する。