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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-26 16:15 ［招待講演］Physics-Informed Neural Networkの近年の動向 ○出口翔大（筑波大）  CQ2025-85 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習技術の応用例は幅広い分野で展開されているが，近年では，機械学習モデルに対して説明性や信頼性を求める動きが高まっている．これに伴い，大量のデータを要するモデルに代わり，事前知識を導入したモデルの開発が展開されている．このような手法はデータ効率や信頼性の向上に加え，精度の改善が期待できることが知られている．特に，Physics-Informed Neural Network（PINN）は問題の支配方程式を事前知識として利用するモデルであり，順・逆解析の両者に柔軟に対応可能という特性を有する．本稿では，PINNの基礎的な概念と近年の研究動向について概説する． |
| （英） | With the rapid advancements in machine learning approaches, there has been an increasing demand for interpretability and reliability of such models. Consequently, there has been a surge in the development of models that incorporate prior knowledge, replacing traditional models that require large amounts of data. These approaches have been demonstrated to enhance performance, as well as data efficiency and reliability. Physics-Informed Neural Networks (PINNs), in particular, utilize governing equations as a prior, allowing for flexible handling of both forward and inverse problems. This study presents the fundamentals of PINNs and recent progress in this field. | |
| キーワード | （和） | 科学技術機械学習 / 物理情報機械学習 / 物理情報ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Scientific Machine Learning / Physics-Informed Machine Learning / Physics-Informed Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 335, CQ2025-85, pp. 57-58, 2026年1月. | |
| 資料番号 | CQ2025-85 | |
| 発行日 | 2026-01-19 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2025-85 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2026-01-26 - 2026-01-27 |
| 開催地（和） | 別府商工会議所 |
| 開催地（英） | The Beppu Chamber of Commerce and Industry |
| テーマ（和） | ネットワーク科学、計算社会科学、ヒューマンコンピューターインタラクション、データ解析、ユーザー行動、メディア品質、一般 |
| テーマ（英） | Network Science, Computational Social Science, Human Computer Interaction, Data Analysis, User Behaviour, Media Quality, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Physics-Informed Neural Networkの近年の動向 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recent Advances in Physics-Informed Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 科学技術機械学習 / Scientific Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 物理情報機械学習 / Physics-Informed Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 物理情報ニューラルネットワーク / Physics-Informed Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 出口 翔大 / Shota Deguchi / デグチ ショウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-26 16:15:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-85 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.335 |
| ページ範囲 | pp.57-58 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2026-01-19 (CQ) |
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