トポロジー最適化・機械学習・深層学習による最適設計技術【Live配信】

セミナー趣旨

　近年、材料形状を自由に変形させて最適形状を求めるトポロジー最適化が注目されています。この新しいアプローチは、従来のパラメータ最適化とは異なり、寸法などの最適化パラメータの設定が不要であり、またトポロジー最適化により設計者の想像を超えた斬新な形状を発見することが可能です。さらに、深層学習やカーネル回帰などの機械学習により、パラメータ最適化やトポロジー最適化の高速化を行うことができます。
　本セミナーでは、有限要素法を用いた設計最適化の基礎事項を説明するともに、トポロジー最適化の原理とその最新応用事例、機械学習によるパラメータ最適化の高速化、深層学習によるトポロジー最適化の高速化について解説します。

受講対象・レベル

有限要素法解析を用いて設計している技術者、最適設計に従事する設計者、これからトポロジー最適化や機械学習・深層学習を設計に活用することを考えている技術者。
有限要素法を使ったことがある方が望ましいですが、予備知識は不要です。

習得できる知識

設計最適化：最適化の基礎、遺伝的アルゴリズム、トポロジー最適化、代替モデル
電磁界解析：有限要素法の基礎、ガレルキン法、境界条件、非線形解析
機械学習：ニューラルネットワーク(NN)、深層学習、畳み込みNN、カーネル回帰

セミナープログラム

1. はじめに
2. 最適化とは
   1. 決定論的最適化と確率論的最適化
   2. 遺伝的アルゴリズム
   3. 単目的・多目的最適化
   4. 拘束条件の設定法
   5. パラメータ最適化とトポロジー最適化
   6. トポロジー最適化の方法
3. 有限要素解析―電磁界解析を例として
   1. 電磁界の支配方程式
   2. 有限要素法
   3. 材料モデリングの注意点
4. トポロジー最適化の適用事例
   1. ガウス基底を用いたトポロジー最適化
   2. 非接触給電への応用
   3. アンテナ設計への応用
   4. モータ設計への応用
5. 最適設計への機械学習の応用
   1. 代替(近似計算)モデル
   2. 機械学習とは
   3. ニューラルネットワーク，カーネル回帰によるパラメータ最適化の高速化
   4. 深層学習によるトポロジー最適化の高速化
   5. AIを用いた自動設計に向けて
6. まとめ

□質疑応答□

セミナー講師

北海道大学　大学院情報科学研究科　教授　博士(工学)　五十嵐 一　氏

■略歴
電磁界解析、トポロジー最適化、AI技術の最適化への応用、環境発電の研究に従事。文部科学大臣賞、電気学会論文賞などを受賞。書著「新しい計算電磁気学」他
■専門
電磁界解析、最適設計、環境発電

セミナー受講料

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※他の割引は併用できません。

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