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人工知能技術は、入力・出力するデータのトポロジー（データ同士がどのような接続関係を以て連関しているか）を機械学習モデルの中で明示的に考慮することによって性能を劇的に向上させており、データのトポロジーに着目した機械学習手法は幾何学的深層学習という領域でも活発に研究されている。本研究は、建築構造物の部材の複雑な接続関係を明示的に考慮した幾何学的深層学習モデルを構築することにより、機械学習モデルの性能の大幅な向上を実現した。建築分野から独自の機械学習モデルを構築した学術的意義を有するだけでなく、人工知能技術を用いて安全で安心な構造物を効率的に設計するための萌芽的成果であり、大きな社会的意義を有する。
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