機械学習に基づくチューリングパターンのパラメータ推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-11

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Parameter estimation of Turing patterns based on machine learning

著者名: 田中 一清（関西学院大学）

著者名(英語): Kazukiyo Tanaka (Kwansei Gakuin University)

キーワード: トポロジー最適化|チューリングパターン|機械学習|自己組織化|Topology Optimization|Turing Patterns|Machine Learning|Self-organization

要約(日本語): 近年、最適化に基づき優れた構造を計算機で導出する方法としてトポロジー最適化がさかんに活用されている。しかしトポロジー最適化ではチェッカーボードパターンなどの製造困難な構造が得られることが知られている。この課題に対し、当研究室では自己組織化現象を応用し、導出された構造の製造性が保証されたトポロジー最適化法の構築を目指している。その基礎検討として、先行研究では自己組織化パターンの一種であるチューリングパターンを対象に、入力パラメータに応じたチューリングパターンが出力される機械学習モデルを構築した。本研究では、構築した機械学習モデルの出力情報から勾配法による最適化によって入力パラメータの推定を行い、その結果十分妥当な推定値が得られた。