はじめてのＮＶＩＤＩＡ Ｍｏｄｕｌｕｓ

Ｐｈｙｓｉｃｓー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／Ｏ　ＢＯＯＫＳ　

工学社
柴田良一　ＮＶＩＤＩＡ　

• 価格: 2,970円（本体2,700円＋税）
• 発行年月: 2023年07月
• 判型: Ａ５
• ISBN: 9784777522620

内容情報

[BOOKデータベースより]

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。

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）

[日販商品データベースより]

ものづくり、特に「CAE」（Computer Aided Engineering：コンピュータを利用した工学支援システムにおいては、「開発・設計・生産・管理」の様々な場面で、問題解決や意思決定が必要とされ、これらの実現には、目的や条件によって適切な手法を選択することが不可欠です。

本書は、「CAE」と「AI」（Artificial Intelligence：人工知能）を融合した、新技術「Physics-informed Machine Learning」(Physics-ML)
の中で、特に「Physics Informed Neural Networks」(PINNs：物理法則に基づいた深層学習)に興味をもつ技術者が「NVIDIA Modulus」
を活用して、効率的な「PINNs」の実現することを目的としています。

「AI」と「CAE」に関心があり、Ubuntuのコマンドライン操作に対応できて、Pythonの基礎的な知識があれば、「NVIDIA Modulus」による「PINNs」を実行できるようになります。