講演情報
[2-21]物理情報を組込んだニューラルネットワークの排水解析計算への適用
*木村 延明1、皆川 裕樹1、福重 雄大1 (1. 農研機構—農村工学研究部門)
キーワード：
疑似出水データ、直線排水路、PINN、浅水方程式
深層ニューラルネットワーク(DNN)に物理法則を組込むこと(PINN)で，データ駆動型モデルであっても，その解は物理法則を満たし，且つ，学習データがない時空間領域でも，良好な予測ができる手法を提案する。本PINNは浅水方程式を組込み，正解値を物理モデルからの疑似出水データとして，低平農地の直線的な排水路に適用した。学習データを有しない水路セルの結果では，従来型DNNよりも良好な予測精度が得られた。