大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

物理現象の性質を反映したグラフニューラルネットワークによる物理シミュレーションの機械学習

堀江正信 氏（株式会社RICOS 最高研究責任者 (CRO) 兼 基盤研究部部長）

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AI・データ利活用研究会 第67回

物理現象の性質を反映したグラフニューラルネットワークによる物理シミュレーションの機械学習

堀江正信 氏（株式会社RICOS 最高研究責任者 (CRO) 兼 基盤研究部部長）

現代においても物理現象を正確かつ高速に予測することは難しく、機械学習を用いた物理シミュレーションが期待されている。しかしながら、物理現象はとりうる状態が非常に多様であることから、純粋なデータ駆動の方法では信頼性の高い予測モデルは得られにくい。そこで、対象の多様な幾何構造を取り扱うことのできるグラフニューラルネットワークや、物理現象の性質を反映させた機械学習モデルを用いることで、機械学習モデルの汎用性を向上する取り組みが近年盛んに行われている。本講演では、それらのトピックに焦点を当て、講演者らの研究を中心に最新の結果を紹介する。