[22p-M206-1~16] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [22p-M206-7] 【注目講演】PINNs (Physics Informed Neural Networks)を用いた熱対流解析の高速化

〇(D)竹原 悠人¹、岡野 泰則¹ (1.阪大基工)

キーワード：Physics Informed Neural Networks、機械学習、熱対流

物理法則を学習する機械学習であるPhysics Informed Neural Networksを用いて、熱対流プロセスの解析、最適化を高速化に取り組んだ。これまで熱対流プロセスの解析に利用されてきた数値計算、機械学習では長大な計算時間や、物理法則の欠如という弱みがあった。本研究ではそれらの弱みをすべてPINNsを用いて解決する。対象として単純な二次元矩形からCz法まで扱う予定である。