製造用AIに物理学を仕込んでみた【AI論文】

   

✔️微細電解加工における穴の内径と外径を予測するニューラルネットワークを作成する試み。

✔️過程の仕組みに関する部分的知識をNN構造に埋め込んだ。

✔️純粋なNNモデルと比較した場合、知識を埋め込んだNNモデル(3-3-2構造)を用いて得られたテストセットのMAPEは3.42%から16.08%向上した。

米ジョージア工科大のYanfei Luら研究者は、製造プロセスに特化したニューラルネットワークならば、製造プロセスの知識や物理学の知識をあらかじめ持っているべきだと仮説を立てた。

研究の詳細を見てみよう。

製造プロセスにおける機械学習

当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。



※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について

--- 重要なお知らせ---

AIスキル人材と企業をつなぐマッチングサービス「AIDB HR」を開始しました!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。


------


■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






PAGE TOP