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深層学習

旭川高専で数理・データサイエンスの特別講義を実施！

2025年2月5日・7日の2日間、旭川工業高等専門学校の3年生の「数理・データサイエンス」の授業で、私とフバチが実務者講師を務めました！

テーマは 「社会実装から見るデータサイエンス」 ということで、 データサイエンス（ビッグデータ、AIを含む）が社会でどのように活用、実装されているのか、具体的な事例を交えながらお話しました。
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偏微分方程式を保持したニューラルネットワーク


こんにちはデータアナリティクス部のフバチ(Robert Hubacz)です。以前、偏微分方程式（PDE）を解くための特別なツールである「物理情報ニューラルネットワーク（PINN）」について紹介しました。PDEは自然現象や科学的イベントを理解するのに役立ちます。PINNは少量のデータやデータがなくても機能するため、多くの研究者が関心を持っています。しかし、PINNは一度訓練されると、状況が変わった場合には再訓練が必要です。例えば、パイプ内の水の流れが少し変わるだけでも、PINNを再訓練しなければなりません。一方、未知の状況を予測することは、ニューラルネットワークが作られた主な理由の一つです。

そこで、このブログではPDEを解決するために設計された別のニューラルネットワークについて紹介したいと思います。これらのネットワークは、解決を目指すPDEの構造を反映するように設計されています（Sharma et al., 2023）。具体例として、PDEを保持したニューラルネットワーク（PPNN）というネットワークです（Liu et al., 2024）。
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