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実験計画法にAIを組み合わせ、人工心臓のデザインを最適化することに成功
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実験計画法にAIを組み合わせ、人工心臓のデザインを最適化することに成功
産業技術総合研究所は、実験計画法にAIの手法を組み合わせることで、少ないシミュレーション回数で人工... 産業技術総合研究所は、実験計画法にAIの手法を組み合わせることで、少ないシミュレーション回数で人工心臓のデザインを最適化することに成功した。最適化により、同人工心臓は機能向上と副作用低下の両立が可能になっている。 産業技術総合研究所(産総研)は2020年10月13日、実験計画法に複数のAI(人工知能)の手法を組み合わせることで、少ないシミュレーション回数で人工心臓のデザインを最適化することに成功したと発表した。 新たに開発した実験計画法は、従来の実験計画法にニューラルネットワーク(NN)と多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を加えたものだ。「実験計画作成(Plan)」「実験(数値シミュレーション)の実施(Do)」「NNモデルによって目的変数を入力変数で近似化(Check)」「MOGAを用いて各目的変数に対して入力変数を多目的最適化(Action)」というPDCAサイクルを回すことで、入力変