不飽和浸透シミュレーションに対するPhysics-Informed Neural Networksの適用

講演情報

ディスカッションセッション

DS-8 データサイエンスから探る地盤工学

2023年7月11日(火) 09:00 〜 12:15 第1会場（Hybrid） (3F メインホール)

座長：藤澤和謙（京都大学大学院農学研究科）
副座長：内藤直人（豊橋技術科学大学）

[DS-8-03] 不飽和浸透シミュレーションに対するPhysics-Informed Neural Networksの適用

*福永竜世¹、伊藤真一²、酒匂一成¹ (1. 鹿児島大学、2. 立命館大学)

キーワード：Physics-Informed Neural Networks、不飽和浸透シミュレーション、逆解析

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※論文PDFは7月1日（土）に公開予定です。