あらまし

人工知能（AI）技術と電磁気学を用いた最適設計［・完］──深層学習・モンテカルロ木探索の応用──

五十嵐　一 佐々木　秀徳 

Vol.105 No.2pp.150-155

発行日:2022/02/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:解説

専門分野:

キーワード:
深層学習, 代替モデル, トポロジー最適化, Grad-CAM, モンテカルロ木探索, 自動設計, 

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あらまし:
深層学習により，モータの断面画像からトルク特性を予想できる．構築した深層学習機を計算コストが大きい電磁界解析の代わりに用いることで，トポロジー最適化を高速化した．また最適化結果の説明のためにGrad-CAMにより設計感度の高い領域を可視化した．モンテカルロ木探索を用いた自動設計は様々な対象に適用できると期待される．自動車用モータの例を紹介する．

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