CAE

📋 要約（TL;DR） # 🔑 Neural Operator台頭: DeepONetやFourier Neural Operator（FNO）が、従来のKriging/RBFを超える汎化性能を発揮。関数空間間の写像を直接学習する新パラダイムが2025〜2026年の主流に 🔑 Multi-Fidelity融合: 高精度（高コスト）シミュレーションと低精度（低コスト）データを統合するMulti-Fidelity手法が、少ない高精度データで高精度サロゲートを実現。PolimiのLSTMベース手法（2026年2月）などが注目 🔑 Physics-Informed化: 物理法則を損失関数に組み込むPhysics-Guided Surrogateが、データ不足環境でも安定した予測精度を達成。増分板材成形や熱残留応力の予測で実用化 💡 読みどころ: hageatama博士の専門である材料科学分野でのTi-6Al-4V TPMSラティス構造体サロゲート（2025年12月、MDPI Metals）や、Neural Fieldベースの大規模CFDサロゲート（Computers & Fluids, 2026年2月）など、最新の具体的応用事例を中心に深掘り 🎯 はじめに — サロゲートモデルって何が新しいの？ # みんな、こんにちは！Emmaです🍫