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生産技術専門紙「化学装置」2021年2月号に論文が掲載されました。
 「計算力学分野でのデータサイエンス活用の紹介」

[概要]
1．序論：深層学習に限定せず、機械学習と言うより広い技術に着目、さらに
  データサイエンスの観点から捉えた製造業、建設業、及びエネルギー産業等に
  おける計算力学とデータサイエンスの活用事例。
2.データサイエンスと計算力学の関わり
3.計算力学に関連する機械学習の要素技術について
  ・人工ニューラルネットワーク（ANN）
  ・ベイズ統計学
  ・決定木
  ・データ同化
  ・強化学習
4.データサイエンス活用事例
  サロゲートモデル（代理モデル）とは
  サロゲートモデルに必要な作業と手法
  代理モデル構築と選択、利用の流れ
  代理モデル作成を可能にする回帰技術
   ・航空機の降着装置に掛かる荷重の有限要素解析
     代理モデル作成手法を比較検討した事例
  ・強化学習を利用したトラスの位相最適化
    CAEと強化学習（フラグ埋め込みの技術）
  ・回転翼航空機部品の残存寿命の評価
    ベイジアンフィルタで逐次推定した事例
  ・粒子フィルタによる粒状土のDEM解析のパラメータ同定
    通常客観性に欠けるDEM解析のパラメータを同定を粒子フィルタで対処

2018年11月23日〜25日開催の日本機械学会 第31回計算力学講演会(CMD2018)において弊社と共同研究を行っている 名古屋大学情報基盤センター荻野正雄准教授（現・大同大学准教授）が、優秀講演賞の受賞者に選ばれました。
   論文タイトル：「粒子初期配置における機械学習の応用に関する検討」
   講演者：荻野 正雄((現)大同大学),
   共 著：中村 伸也(インサイト), 淀 薫(インサイト), 三好 昭生(インサイト)
http://www.icts.nagoya-u.ac.jp/ja/information/event/2019-02-27-award.html

応用数理2018, Vol. 28 No.2 Juneのコラム「インダストリアルマテリアルズ」に三好の執筆記事が掲載されました。
   「大規模計算におけるプリポストのアルゴリズム・ユーザインタフェースとその歴史的経緯」

『インサイトNews Letter』 vol.1  九州大学 浅井研究室訪問
 

 日本機械学会、第23回計算力学講演会 （2010年9月開催）において、弊社技術開発部所属、淀が行った研究発表が 『優秀技術者表彰』を受賞しました。