CAEエンジニアが切り開く、AIの未来！

この記事は、AIモデルを導き、検証するためにCAEエンジニアの必要性を強調しています。物理的な現実に合致するようにするためのものです。 エンジニアがどのように彼らの専門知識を使用してAIの限界、特に物理に関する問題を克服し、この分野のイノベーションを促進できるかを強調しています。 最終チェックリストは、実践的な応用のための素晴らしい要約です。

• •Dropoutなどのテクニックを使用してAIモデルを「弱く」することで、そのロバスト性を高めることができます。
• •データの量と質を増やすこと、特に強い非線形性のある領域に焦点を当てることは、精度の向上に不可欠です。
• •物理法則をAIモデルに直接統合する（PINNs）ことは、信頼性を高め、誤った結果を防ぐ強力な方法です。