[G] 計算材料科学・データ科学

9:30 〜 9:45

[283] 物理正則ニューラルネットワークを用いたマルチフェーズフィールドモデルのデータ同化

○Liu Chang¹、張 猛²、野口 聖史³、井上 純哉² (1. 東大工、2. 東大生研、3. JAMSTEC)

キーワード：

粒成長、AI、組織予測

A PINNs-based data assimilation framework is proposed for Multi-Phase-Field (MPF) simulations. The framework successfully performs grain growth prediction and inverse estimation of interface mobility. Stable simulations are achieved under enlarged time-step conditions where conventional finite-difference methods become unstable.