はじめてのnvidia Modulus Physics-ml 物理に基づいた機械学習による工学シミュレーション I / Obooks

ものづくりにおける「数値解析シミュレーション」には「計算規模の拡大化」「設計時間の短縮」「解析条件の複雑化」など、多くの課題があり、「目的」や「条件」による適切な選択が不可欠です。それらを解決する手段として、「ＡＩ」とりわけ「物理法則を活用したニューラルネットワーク」（ＰＩＮＮｓ）が注目されています。本書は、「ＮＶＩＤＩＡ　Ｍｏｄｕｌｕｓ」を使って「ＰＩＮＮｓ」を実現するための方法を解説します。

目次 : 第１章　「ＮＶＩＤＩＡ　Ｍｏｄｕｌｕｓ」の概要と導入（ものづくりにおける「ＰＩＮＮｓ」/ 「ＮＶＩＤＩＡ　Ｍｏｄｕｌｕｓ」による「ＰＩＮＮｓ」の概要と特徴/ 「ＮＶＩＤＩＡ　Ｍｏｄｕｌｕｓ」の導入方法と動作確認）/ 第２章　基本例題：動作確認例題と微分方程式の記述（２次元矩形空間でのキャビティ流れの確認/ １次元波動方程式の解法）/ 第３章　構造例題：質点系振動問題と弾性構造物の挙動（多質点系での力学的振動問題の解法/ ３次元構造物の弾性挙動の分析）/ 第４章　流体例題：共役熱伝導解析と工学的熱伝導問題（共役熱伝導問題の解析手順/ 工学的熱伝導問題の解析手順）

【著者紹介】
柴田良一 : １９６６年愛知県生まれ。２０１１年〜岐阜工業高等専門学校建築学科教授。建設系機械系を含めた広いものづくりにおける構造解析や破壊解析、流体解析、さらにこれらの連成解析を研究分野として、並列処理や高速計算の基盤構築技術の研究も進めている。またアプリケーションとして、オープンＣＡＥ活用に向けたＤＥＸＣＳプロジェクトを展開し、日本機械学会、オープンＣＡＥ学会やＣＡＥ懇談会などで講演や講習の活動を進めている。元オープンＣＡＥ学会会長、博士（工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）