はじめてのＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏ　Ｐｈｙｓｉｃｓ‐ＭＬ物理法則と解析データを活用した工学シミュレーション

「ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏ」は、数値シミュレーションのデータや物理法則を機械学習に取り込み、工学分野向けＡＩモデルを構築するためのオープンソース・フレームワークです。Ｗｉｎｄｏｗｓ１１とＷＳＬ２を使った環境構築から、ＮＶＩＤＩＡ公式例題の実行、学習・推論・可視化までを実践的に解説します。「ＰＩＮＮｓ」に加え「ＧＮＮ／ＭＧＮ」「ＦＮＯ」「ＤＮＮ」も取り上げ、流体解析や構造解析への応用を具体的な例題で学べます。

目次

第１章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの概要（ＣＡＥとＡＩの融合を実現する；ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの目的と概要）；第２章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの環境構築（ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの動作環境；Ｕｂｕｎｔｕ動作環境ＷＳＬの準備作業；ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏのＤｏｃｋｅｒによる導入；ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏのｐｉｐによる導入）；第３章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏとＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏ　Ｓｙｍの基本例題（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ＰＩＮＮｓによる解法；ＦＮＯを用いた２次元Ｄａｒｃｙ流れの確認；ＧＮＮを用いた過渡的な渦放出の確認）；第４章　独自の構造解析の例題解説（ＤＮＮを用いた２次元トラスの独自例題；ＭＧＮを用いた２次元トラスの独自例題；ＦＮＯを用いた１次元両端固定梁の独自例題；ＰＩＮＮｓを用いた１次元片持梁の独自例題）

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