サロゲートモデルを加速させる：物理学に基づいたAIの力

この記事は、CAEシミュレーションにおけるサロゲートモデルの精度を、物理学の深い理解を統合することによって高める革新的なアプローチを強調しています。無次元数や保存則などの物理的原理を組み込むことが、より堅牢で信頼性の高いAI主導のソリューションを生み出す上で重要であると強調しています。

• •物理的洞察力を統合することで、データ要件が劇的に減少し、精度が向上します。
• •レイノルズ数のような無次元数を使用すると、モデルを一般化するのに役立ちます。
• •物理的整合性チェック（例：保存則）でモデルを検証すると、信頼性が保証されます。