データ拡張 (Data Augmentation)
特に機械学習やディープラーニングにおいて「データ拡張」は、モデルの汎化性能を高め、学習データの不足を補うための非常に有効な手法です。
既存のデータに様々な人工的な変換を施して、見かけ上のデータ量を増やし(水増し)、モデルが多様な状況に対応できるようにします。
例えば、画像認識分野では回転、拡大縮小、反転、ノイズ付加といった手法が用いられます。
CAEサロゲートモデルにおけるデータ拡張の必要性
CAEサロゲートモデルの構築においては、CAE自体に多大な計算コストと時間を要するため大量のデータを網羅的に取得することは困難です。
ここでデータ拡張が以下のような重要な役割を果たします。
- データ量の水増しと多様性の向上:
CAE解析は時間とコストがかかるため、取得できるデータ数には限りがあります。データ拡張により、既存のデータから微小な変化を持つ新たなデータを生成することで、学習データ量を効果的に増やし、モデルがより多くのパターンを学習できるようになります。 - モデルの汎化性能向上:
現実の設計や運用においては、シミュレーションで考慮した条件から多少外れた状況が発生します。データ拡張によって、学習データに多様なバリエーション（例えば、わずかに異なる形状や境界条件に対応するデータ）を含めることで、モデルが未知の、あるいは少し異なる入力に対しても頑健な予測をできるようになります。これは、過学習（特定の学習データにのみ過度に適応し、未知のデータへの対応力が低下する現象）を防ぐ効果も期待できます。 - エッジケースへの対応:
まれにしか発生しない特殊なケース（エッジケース）のデータは、意図的にシミュレーションしない限り取得が難しい場合があります。データ拡張によって、既存のデータに変異を加えることで、これらのエッジケースを模擬したデータを生成し、モデルがよりロバストになるように学習させることが可能です。
CAEにおける具体的なデータ拡張手法
CAEサロゲートモデルにおける具体的なデータ拡張手法は、以下のようなものがあります。
- 微小な摂動の付加:
解析結果の各要素や節点に対して、物理的な意味合いを損なわない範囲で微小なノイズや摂動を加える。 - 空間的な変換:
解析結果の分布に対して、わずかな平行移動や回転といった幾何学的な変換を適用する。 - 物理法則に基づいた変換:
例えば、線形な関係が成り立つ範囲で入力パラメータを補間・外挿し、対応する解析結果を推定的に生成する。 - 生成モデルによる合成データ生成:
近年発展が著しい敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）、拡散モデルといった生成モデルを用いて、既存のCAEデータに類似した、しかし完全に同一ではない合成データを生成するアプローチで、より多様で現実に近いデータを創出します。