過学習 (Overfitting)
過学習 (Overfitting)とは、機械学習モデルが訓練データに対して過度に適合し、そのデータセット特有のノイズや外れ値までも学習してしまう現象です。
結果として、訓練データでは高い精度を示すものの、未知のデータに対する一般化能力が低下します。モデルの複雑さと訓練データの量のバランスが重要な課題となります。
CAEサロゲートモデルにおける過学習リスクと対策
CAEのサロゲートモデルでは、限られたシミュレーションケースから物理法則に基づく応答を学習する必要があるため、過学習のリスクが特に高くなります。過学習したモデルは、訓練データの範囲外での予測精度が著しく低下し、設計空間の探索に悪影響を及ぼします。正則化手法や物理的制約条件の導入、クロスバリデーションによる評価など、CAE特有の知識を組み込んだ対策が必要です。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。