小さなデータセットでも使えるAI、ステンレス綱の品質向上に【AI論文】

https://youtu.be/XD-0Yp61aKE

国内におけるステンレス鋼の生産開始は1958年。
今や建築・土木、IT機器から家庭用品やレジャー用品まで幅広くカバーしている材料とは思えないほど、歴史が新しい。
2007年には生産量が約400万トンになり、全世界では約2800万トンであった。
人口比率で考えても国内生産は他国に比べて著しく高いようだ。

生産の効率や品質は、ハードウェアとソフトウェア両面で改善していく事ができる。
ではAI技術で材料の製造技術は向上するだろうか?

AI技術に必要なのはデータセットだと耳にタコができるほど聞くかもしれないが、データセットが必要だと言われて間も無く、都合よく膨大なデータセットが集まるはずもない。ステンレス鋼に関してもそうであった。

しかし研究者らは、たとえ小さなデータセットでも効率よく活用できるAI技術を開発することに成功した。

以下がその研究成果の要旨である。

小さなデータセットでも使えるAI、ステンレス綱の品質向上に

(Featured AI) Predict solidification cracking with a small data set and DNN (Publication)

S. Fenga, H. Zhoub, H.Donga, “Using deep neural network with small dataset to predict material defects”. Materials & Design, 162, 300-310 (2019). について

DOI: 10.1016/j.matdes.2018.11.060

3つの要点

このコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。会員の方はログインして下さい。
新規無料会員登録はこちら

カテゴリーから探す

PAGE TOP