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- カテゴリ：一般
- 発売日：2023/07/26
- 出版社： 工学社
- サイズ：２１ｃｍ／１９１ｐ
- 利用対象：一般
- ISBN：978-4-7775-2262-0
紙の本
はじめてのＮＶＩＤＩＡ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ｐｈｙｓｉｃｓ‐ＭＬ物理に基づいた機械学習による工学シミュレーション 「物理法則を活用したニューラルネットワーク」で効率よく解析！ （Ｉ／Ｏ ＢＯＯＫＳ）
ものづくりにおける「数値解析シミュレーション」の課題を解決する手段として注目されている「ＰＩＮＮｓ」。「ＮＶＩＤＩＡ Ｍｏｄｕｌｕｓ」を使って「ＰＩＮＮｓ」を実現するため...
はじめてのＮＶＩＤＩＡ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ｐｈｙｓｉｃｓ‐ＭＬ物理に基づいた機械学習による工学シミュレーション 「物理法則を活用したニューラルネットワーク」で効率よく解析！ （Ｉ／Ｏ ＢＯＯＫＳ）
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商品説明
ものづくりにおける「数値解析シミュレーション」の課題を解決する手段として注目されている「ＰＩＮＮｓ」。「ＮＶＩＤＩＡ Ｍｏｄｕｌｕｓ」を使って「ＰＩＮＮｓ」を実現するための方法を解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
ものづくり、特に「CAE」（Computer Aided Engineering：コンピュータを利用した工学支援システムにおいては、「開発・設計・生産・管理」の様々な場面で、問題解決や意思決定が必要とされ、これらの実現には、目的や条件によって適切な手法を選択することが不可欠です。
本書は、「CAE」と「AI」（Artificial Intelligence：人工知能）を融合した、新技術「Physics-informed Machine Learning」(Physics-ML)
の中で、特に「Physics Informed Neural Networks」(PINNs：物理法則に基づいた深層学習)に興味をもつ技術者が「NVIDIA Modulus」
を活用して、効率的な「PINNs」の実現することを目的としています。
「AI」と「CAE」に関心があり、Ubuntuのコマンドライン操作に対応できて、Pythonの基礎的な知識があれば、「NVIDIA Modulus」による「PINNs」を実行できるようになります。【商品解説】
目次
- ■NVIDIA Modulusの概要説明と導入方法
- ・ものづくりでのPINNsの期待と実現
- ・NVIDIA ModulusによるPINNsの概要と特徴
- ・NVIDIA Modulusの導入方法と動作確認
- ■基本例題：動作確認例題と微分方程式の記述
- ・Lid Driven Cavity Background」：
- 2次元矩形空間でのキャビティ流れの確認
- ・「1D Wave Equation」：1次元波動方程式の解法
著者紹介
柴田 良一
- 略歴
- 1966 年 愛知県生まれ
1994 年 豊橋技術科学大学大学院 博士後期課程システム情報工学専攻 修了
1994 年 岐阜工業高等専門学校 建築学科 助手
2007 年～ 岐阜工業高等専門学校 建築学科 准教授
2008 年 豊橋技術科学大学 建設工学系 准教授
2011 年～ 岐阜工業高等専門学校 建築学科 教授
建設系機械系を含めた広いものづくりにおける構造解析や破壊解析、流体解析、さらにこれ
らの連成解析を研究分野として、並列処理や高速計算の基盤構築技術の研究も進めている。
またアプリケーションとして、オープンCAE 活用に向けたDEXCS プロジェクトを展開し、
日本機械学会、オープンCAE 学会やCAE 懇談会などで講演や講習の活動を進めている。
元オープンCAE 学会会長、博士（工学）
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