こんにちは。AX研究室のRobert Hubaczです。
本稿では、Flow Matching（フローマッチング）という生成AIの考え方が、どのように反応器内の流体の流れの予測に応用できるのかを、段階的に説明します。
生成AIモデルというと、今日では主に文章を書いたり画像を作成したりするものとして知られています。しかし最近では、同じような手法が工学の分野にもますます応用されるようになっています。従来のシミュレーションは高い精度を期待できる一方、計算資源や専門的な設定を必要とするため、そのような場面で役立つ可能性があります。
そのよい例が、化学反応器内における液体または気体の流れです。従来のCFDシミュレーションには何時間もかかることがあります。AIモデルは、あらかじめそのようなシミュレーション結果を使って学習しておけば、将来的には反応器内部で何が起きているのかをより速く推定できるかもしれません。
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