異常検知（Anomaly Detection）
異常検知とは、大量のデータの中から通常とは異なるパターンや値を自動的に見つけ出す技術です。
正常なデータの特徴を学習し、それから大きく外れるデータポイントを「異常」として検出します。
製造業では品質管理や設備の予防保全、設計プロセスでの問題発見など幅広い用途で活用されています。
CAEサロゲートモデルでの活用
CAE解析では、計算が収束しなかったケースや物理的に不合理な結果が混入することがあります。
サロゲートモデルツールでは、異常検知アルゴリズムによってこれらの問題データを特定し、ユーザーがしきい値を設けることで学習データから除外できます。
これにより、より信頼性の高い予測モデルを構築できます。例えば、構造解析の結果において、他の条件と比べて極端に大きな変形量を示すデータポイントを異常値として検出し、モデル学習から除外することで予測精度の向上が期待できます。