パラメータの不確定性を考慮した機械学習による建築骨組の解析と設計法

• 研究課題/領域番号: 23K04104
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分23010:建築構造および材料関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 大崎 純 京都大学, 工学研究科, 教授 (40176855)
• 研究分担者: 山川 誠 東京理科大学, 工学部建築学科, 教授 (50378816) ; 林 和希 京都大学, 工学研究科, 助教 (80908757)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 建築骨組 / 機械学習 / 構造設計 / 不確定性 / 構造最適化

研究開始時の研究の概要

初年度では，パラメータのばらつきを考慮した際の最悪応答量を教師あり学習で近似し，重要な特徴量のモデル化と抽出法を提案する。荷重の不確定性は大きいので，別に考慮するものとして，材料と形状のパラメータのばらつきを考慮する。
次年度以降では，パラメータのばらつきを考慮した最悪応答量の近似手法を応用し，教師あり学習あるいは強化学習による構造最適化手法を拡張して構造設計を行うエージェント
を開発する。その際，グラフ埋め込みの方法を用いて，サイズの異なる骨組にも適用できる汎用的な方法を提案する。