2022年第83回応用物理学会秋季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

23 合同セッションN「インフォマティクス応用」 » 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[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」

2022年9月22日(木) 13:30 〜 18:00 M206 (マルチメディアホール)

知京 豊裕(物材機構)、大久保 勇男(物材機構)、冨谷 茂隆(ソニー)

15:30 〜 15:45

[22p-M206-8] 専門家の知識を入れたものづくりのためのデータ同化(i)-手法の提案-

沓掛 健太朗1,3、竹野 思温2、太田 壮音3,4、烏山 昌幸2、竹内 一郎1,4、宇治原 徹3,4 (1.理研AIP、2.名工大、3.名大未来研、4.名大院工)

キーワード:機械学習、データ同化、ベイズ推定

ものづくり分野では、シミュレーションを活用した研究開発が活発に行われている。しかし、実際の装置内での現象を正確に再現するためには、シミュレーションパラメータ(状態量の初期値、境界条件、物性値など)を厳密に与える必要がある。「データ同化」は、実際の観測結果をより良く再現するシミュレーションパラメータを求める手法の総称である。我々は、個々の系に合わせてシミュレータを作り込む必要があるものづくりの場合にデータ同化を行うためには、実験およびシミュレーションの専門家の知識を活かすことが重要であると考え、多様な誤差をモデル化したデータ同化手法のフレームワークを構築した。