TECHNOLOGY
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RICOSのシミュレーション高速化技術について
はじめに 物理現象を計算で模倣するシミュレーションによって、性能評価のための試作品作成や実験を一部省略できるようになり、設計工程のコストが大幅に削減されました。しかしその一方で、規模の大きいシミュレーションでは1回の計算に数日かかるようなものもあり、シミュレーションの高速化が …
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IsoGCN: 物理シミュレーションのための機械学習モデル
はじめに 深層学習 (ディープラーニング) をはじめとした機械学習の発展を受けて、物理シミュレーションや実験といった製品の評価を機械学習モデルで代替する動きが盛んになってきました。機械学習を用いることで、製品の評価結果を高速に、または高精度に得ることができるようになってきてい …
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物理シミュレーションの機械学習に関する近年の動向と研究紹介
2020年12月18日に、Nature Architects株式会社様主催の OpenNA #004 にて、「物理シミュレーションの機械学習に関する近年の動向と研究紹介」について発表しました。 発表スライドはこちらです。
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Dockerを活用してFrontISTRを使う
はじめに 新しいソフトウェアを使うとき、パスを通したり必要な関連ツールをインストールしたりなどに手間がかかることもある中で、Docker は環境構築をワンストップでやってくれる心強い味方です。 今回は、Docker を用いて FrontISTR のチュートリアルデータに対して …
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実射影空間 (位相の入れ方 ~ 射影平面の4次元線形空間への埋め込み)
イントロダクション $\mathbf{R}^{n+1}$ の原点を通る直線(1次元線形部分空間)の全体を実射影空間 $\mathbf{R}P^n$ と呼ぶ。 このシリーズでは、実射影空間に位相・距離・多様体・計量などの構造を入れて、幾何学的・解析的な性質を見ていく。 位相の入 …
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