[基調講演] 建築骨組最適化のための機械学習
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- 大崎 純
- 京都大学
書誌事項
- タイトル別名
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- [Keynote] Machine Learning for Optimization of Planar Building Frames
抄録
<p>機械学習はAIの基本的プロセスであり，画像処理や自然言語処理の分野で多くの成果を上げている。力学分野では，構造解析結果の近似のためにニューラルネットワークやサポートベクター回帰が1990年代から利用されている。しかし，構造最適化を直接的に効率化するための機械学習の利用に関する研究は，最近まで存在しない。 本稿では，まず，構造最適化への機械学習の適用を分類し，有効な適用のための要件をまとめる。次に，建築骨組構造を対象として，著者らによる機械学習を利用した最適化手法を紹介する。 機械学習がブラックボックスではなく構造設計のための有効なツールとなるためには，骨組の規模に関わらない最適解の特徴量を学習することが重要である。単なる非線形写像の近似にとどまらない特徴抽出や分類に基づく手法の発展が望まれる。</p>
収録刊行物
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- 理論応用力学講演会 講演論文集
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理論応用力学講演会 講演論文集 66 (0), 135-, 2022
日本学術会議 「機械工学委員会・土木工学・建築学委員会合同IUTAM分科会」