保存性・対称性を満たすグラフニューラルネットワークによる流動・輸送現象の学習と予測

講演情報

流体データの処理と活用

４．情報科学とCFD：情報科学の活用，情報科学とCFDの融合を目指す提案 » OS.4-2：流体データの処理と活用（可視化，プリ・ポスト処理，データ同化，機械学習（人工知能），データ分析法，設計探査，最適化など）

2023年12月17日(日) 16:30 〜 17:50 E室 (IB015)

座長:大西領(東京工業大学)

17:10 〜 17:30

*堀江正信^1,2、三目直登³ (1. 株式会社ＲＩＣＯＳ、2. JSTさきがけ、3. 筑波大学)

キーワード：機械学習、深層学習、グラフニューラルネットワーク、保存性、対称性