日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S4] S4.極限環境対応構造材料のためのマテリアルDX(Ⅱ)(2)

2024年9月19日(木) 13:00 〜 16:10 H会場 (全学教育推進機構講義A棟2階A202)

座長:赤木 和人(東北大学)、田中 將己(九州大学)

14:00 〜 14:20

[S4.21] AIによるコード支援:Ni3Al冷間圧延における結晶塑性シミュレーションを例として

*楊 佶懿1,2、小林 能直3、出村 雅彦2 (1. 東工大物質理工(院生)、2. NIMS、3. 東工大物質理工)

キーワード:結晶塑性シミュレーション、大規模言語モデル (LLM)、ChatGPT 3.5、Ni3Al、DAMASK、コード自動生成

従来のシミュレーションは専門知識が必要ですが、大規模言語モデル(LLM)を活用して、必要なコードを自動生成することで、この課題を解決しました。Ni3Al冷間圧延における結晶塑性シミュレーションを例として。