深層学習 (ディープラーニング, Deep Learning)
深層学習（ディープラーニング）は、人間の脳の神経回路網を模倣した「ニューラルネットワーク」を多層に重ねることで、データの中に潜む複雑なパターンや特徴を自動的に学習する機械学習の手法です。
従来の機械学習がデータの特徴量を人間が設計する必要があったのに対し、深層学習はデータそのものから分析に必要な特徴量を自動で選択・抽出して学習できる点が大きな強みです。
これにより、画像認識、音声認識、自然言語処理といった分野で目覚ましい成果を上げています。
サロゲートモデル構築における深層学習の活用
サロゲートモデルの構築に深層学習を用いることで、複雑な物理現象を含むCAE解析の結果を高い精度で近似するサロゲートモデルを構築することが可能になります。一度学習済みの深層学習モデルを使用すれば、元のCAEシミュレーションに比べて圧倒的に短い時間で解析結果を予測でき、これにより、設計の最適化検討や、より多くの設計案の評価が効率的に行えるようになります。例えば、様々な形状や条件での強度解析や流体解析の結果を深層学習モデルに学習させることで、未知の設計に対する解析結果を高速に予測することが可能です。
深層学習は、その強力なパターン認識能力と自動的な特徴抽出能力により、CAEの計算コスト削減や設計探査の効率化を実現し、ものづくりの高度化に貢献する基盤技術となっています。