機械工学科 今井さんが、日本機械学会「 学生員卒業研究発表講演会」にて受賞

このたびは、Best Presentation Award を受賞することができ、大変光栄に存じます。今回の受賞にあたり、日本機械学会関係者の皆様、審査委員の皆様、そして指導教員である深沢剛司教授および振動・制御研究室の皆様に深く感謝申し上げます。ここで扱ったテーマは、損失関数に物理情報を統合するPhysics-Informed Neural Network(PINN)を用いた地震応答解析手法に関するものです。本研究では、一般的なニューラルネットワークでは表現が困難な弾塑性挙動を示す構造物の応答を、PINNを用いることにより高精度に予測可能であることを実証いたしました。本受賞を励みに、小ない学習データ数で高精度な予測が可能な深層学習モデルを活用した地震応答解析手法の実用化を目指して努めてまいります。

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