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講演抄録/キーワード
講演名 2026-03-11 17:10
2次元キャビティ流れにおける不確実性駆動型PINNの適用 ~ MC Dropoutを用いた能動学習の挙動解析 ~
小松優治北 栄輔名大AI2025-24
抄録 (和) 不確実性駆動型PINNは注目されているが,複雑な流体場においてどのように機能するか,その挙動や有効性は十分に議論されていない.本研究では,特異点を持つ2次元キャビティ流れにおいて不確実性駆動型PINNの予測精度検証を行う.具体的には,MC Dropoutを用いて解の不確実性を評価し,不確実性の高い候補点に対して繰り返し学習を行う.実験の結果,学習困難な特異点付近を重点的に学習しており,能動学習が有効に機能しうることを確認した. 
(英) Uncertainty-driven PINNs are attracting attention, yet their behavior in complex fluid fields is not fully understood. This study investigates their application to 2D lid-driven cavity flow with singularities. Using MC Dropout, we estimated solution uncertainty and iteratively trained the model on high-uncertainty points. Results show that the model intensively learned the difficult regions near singularities, confirming the effectiveness of active learning.
キーワード (和) Physics-Informed Neural Network / キャビティ流 / 能動学習 / / / / /  
(英) Physics-Informed Neural Network / Lid-driven cavity flow / Active learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 125, no. 398, AI2025-24, pp. 13-16, 2026年3月.
資料番号 AI2025-24 
発行日 2026-03-04 (AI) 
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 AI2025-24

研究会情報
研究会 AI JSAI-SAI JSAI-KBS JSAI-DOCMAS IPSJ-ICS  
開催期間 2026-03-11 - 2026-03-11 
開催地(和) 新富良野プリンスホテル 
開催地(英) WSSIT2026 
テーマ(和) 社会システムと情報技術研究 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2026-03-AI-SAI-KBS-DOCMAS-ICS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 2次元キャビティ流れにおける不確実性駆動型PINNの適用 
サブタイトル(和) MC Dropoutを用いた能動学習の挙動解析 
タイトル(英) Application of Uncertainty-Driven PINNs to 2D Lid-Driven Cavity Flow 
サブタイトル(英) Investigating MC Dropout-Based Active Learning Behavior 
キーワード(1)(和/英) Physics-Informed Neural Network / Physics-Informed Neural Network  
キーワード(2)(和/英) キャビティ流 / Lid-driven cavity flow  
キーワード(3)(和/英) 能動学習 / Active learning  
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) 小松 優治 / Yuji Komatsu / コマツ ユウジ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 北 栄輔 / Eisuke Kita /
第2著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2026-03-11 17:10:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2025-24 
巻番号(vol) vol.125 
号番号(no) no.398 
ページ範囲 pp.13-16 
ページ数
発行日 2026-03-04 (AI) 


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