数値解析のための力学情報埋め込み型グラフニューラルネットワークの創成
About This Project
- Japan Grant Number
- JP23K24857 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 23K24857
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Single-year Grants
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 60100:Computational science-related
- Research Institution
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- University of Tsukuba
- Project Period (FY)
- 2022-04-01 〜 2026-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 17,160,000 Yen (Direct Cost: 13,200,000 Yen Indirect Cost: 3,960,000 Yen)
Research Abstract
本研究では、様々な数値解析手法に汎用的に適用可能な機械学習手法である「グラフニューラルネットワーク(GNN)」を用いて、数値解析の代替とする方法論を確立すると同時に、力学現象特有の時空間的性質を学習機に埋め込んだ力学情報埋め込み型GNN の開発を行う。その上で、機械学習によって出力される解の信頼性の保証が困難であるという問題に対し、機械学習を前処理として利用することで、解析手法の残差を用いて信頼性の定量評価を可能とした数値解析に対するマルチグリッド的GNN 前処理手法の開発を実施する。また、提案手法の実用性を評価する目的で、提案手法の実問題への適用性評価を行う。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040862776833278336
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN
