「工学的方程式モデリング」の完全自動化への挑戦

• Project/Area Number: 24K22288
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 三目 直登 筑波大学, システム情報系, 助教 (10808083)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 浅井 光輝 九州大学, 工学研究院, 准教授 (90411230)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: 数値解析 / 機械学習 / 係数同定

Outline of Research at the Start

本研究は、流体中物体の抗力モデルや破壊・損傷モデルなど、「工学的モデル」の恣意性や問題依存性を払拭した「自動方程式モデリング」の方法論の基盤構築を目的とする。具体的には、支配原理の微分方程式の構造を明示的に内包する機械学習手法 (Physics Informed Neural Network) を用いた方程式同定手法を創成し、対象の幾何学的情報をグラフ構造を有する機械学習手法 (Graph Neural Network) により幾何学的に一般化することで、説明性が担保された機械学習ベース自動モデリング手法を提唱する。