物理法則に基づく不確実性が信頼性の高いAI主導の設計を実現する

要約

周波数選択表面（FSS）などの逆設計において、ディープラーニングを用いた従来の代理モデルは不確実性の定量化が不十分で最適化性能が低下しがちであった。本研究は、物理法則への違反度合いを予測の不確実性の指標とする「物理情報付き不確実性」を導入。これにより高性能な解の発見率を10%未満から50%超へ向上させ、計算コストを桁違いに削減した。

全文は有料プランで閲覧できます。