エンコーディング （Encoding）
エンコーディングは、コンピューターが扱いやすい形式にデータを変換するプロセスを指します。機械学習モデルがデータを理解し、効果的に学習するために不可欠な前処理ステップです。
機械学習におけるエンコーディングの役割
データサイエンスや機械学習では、様々な種類のデータが扱われます。
数値データはもちろんのこと、カテゴリカルデータ（性別、A/B/Cといった分類、材料の種類など）やテキストデータ、画像データなども含まれます。
多くの機械学習アルゴリズムは、直接これらの非数値データを扱うことができません。そのため、これらのデータを数値ベクトルなど、アルゴリズムが処理できる形式に変換する必要があります。この変換プロセスがエンコーディングです。
代表的なエンコーディング手法
代表的なエンコーディング手法としては、以下のようなものがあります。
- ワンホットエンコーディング (One-Hot Encoding):
カテゴリデータを、各カテゴリに対応する新しいバイナリ（0または1）の特徴量に変換する手法です。例えば、「材料」という特徴量に「鉄」「アルミ」「樹脂」というカテゴリがある場合、ワンホットエンコーディングを行うと、「材料_鉄」「材料_アルミ」「材料_樹脂」という3つの新しい特徴量が作成され、元のデータが「鉄」であれば「材料_鉄」が1、他が0となります。カテゴリ間に順序関係がない場合に有効です。 - ラベルエンコーディング (Label Encoding):
カテゴリデータを、それぞれ異なる整数値に変換する手法です。例えば、「評価」という特徴量に「低」「中」「高」という順序関係のあるカテゴリがある場合、「低」を0、「中」を1、「高」を2のように数値に変換します。カテゴリ間に順序関係がある場合に適していますが、順序がない場合に使うと、モデルが誤った順序関係を学習してしまう可能性があるため注意が必要です。 - オートエンコーダ (Autoencoder):
ニューラルネットワークの一種で、入力データをより低次元の潜在表現（エンコードされたデータ）に圧縮し、その後元のデータを復元（デコード）するように学習します。主に画像データなどの高次元データの次元削減や特徴抽出に用いられます。
CAEにおけるエンコーディングの重要性
CAEでは、構造解析、熱流体解析、電磁界解析など、様々な物理現象のシミュレーションが行われます。これらのシミュレーションには、形状情報、材料特性、境界条件、荷重条件など、多岐にわたる入力データが必要です。また、シミュレーション結果として、応力分布、温度分布、流れの速度ベクトル、磁界強度など、膨大な量のデータが得られます。
CAEサロゲートモデルを構築する際にはエンコーディングが重要な役割を果たします。サロゲートモデルの入力データには、連続値である寸法や物性値だけでなく、材料の種類（鉄、アルミなど）や境界条件のタイプ（固定、支持など）といったカテゴリカルな情報が含まれることがよくあります。これらのカテゴリカルデータをそのまま機械学習モデルに入力することはできないため、ワンホットエンコーディングなどの手法を用いて数値データに変換する必要があります。これにより、機械学習モデルは多様なCAEの入力条件を適切に学習できるようになります。
また、CAEの結果データも、そのままでは機械学習モデルでの扱いにくい場合があります。例えば、応力分布や温度分布のような空間的なデータは高次元であり、モデルの学習効率を低下させる可能性があります。このような場合、オートエンコーダのような技術を用いて、データの次元を削減し、より本質的な特徴を抽出するエンコーディングが行われることがあります。特に、畳み込みオートエンコーダは、画像認識分野で発展した畳み込みニューラルネットワークを応用しており、形状データやシミュレーション結果の空間的な特徴を捉えたまま効率的にエンコーディングを行うのに適しています。