[G] データ科学

[110] ミクロ偏析から固液界面エネルギーの異方性強度を逆解析する機械学習モデルの開発

*福澤 颯太¹、山田 亮²、大野 宗一² (1. 北大工（院生）、2. 北大工)

キーワード：フェーズフィールド法、機械学習、深層学習、逆問題、ニューラルネット

固液界面エネルギーの異方性強度εは材料の凝固組織に強く影響を与える。そこで本研究では、機械学習の方法であるディープラーニングを用いてミクロ偏析挙動から合金のεを予測する方法を開発することを目的とした。