http://blog.nightly.dedyn.io/tags/neural-network/Recent content in Neural Network on Daily SignalHugo -- gohugo.ioja-JP© 2026 Daily SignalSun, 10 May 2026 03:30:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-05-10-surrogate-models-frontier-2026/Sun, 10 May 2026 03:30:00 +0900http://blog.nightly.dedyn.io/daily/2026-05-10-surrogate-models-frontier-2026/<h2 class="relative group">📋 要約（TL;DR） <div id="-要約tldr" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e8%a6%81%e7%b4%84tldr" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <ul> <li>🔑 <strong>マルチフィデリティNNの台頭</strong>: co-krigingから多忠実度ニューラルネットへ — 少ない高精度データと大量の低精度データを統合するパラダイムが複合材料力学に適用（Wen et al., 2026 [1]）</li> <li>🔑 <strong>潜在空間でのサロゲート化</strong>: AeroJEPAは流場を直接予測せず、潜在表現を学習。3D空気力学的設計空間のスケーラビリティ問題を根本から解決するアプローチ（Giral et al., 2026 [2]）</li> <li>🔑 <strong>Relaxation-Informed Training</strong>: ReLUネットワークのサロゲート精度を数理最適化の緩和問題として定式化し、訓練プロセス自体を理論的に裏付け（Tsay, 2026 [3]）</li> <li>🔑 <strong>複合材料・航空宇宙での実用化加速</strong>: BACO（ベイズ協調最適化）が航空機設計の多段階最適化にGPサロゲートを適用、実設計プロセスへの組み込みが進行中（Belhafnaoui &amp; Diouane, 2026 [4]）</li> <li>💡 <strong>読みどころ</strong>: サロゲートモデルは「安っぽい近似」から「理論的保証付きの高速予測器」へ進化している。材料科学・流体力学・最適化の交差点で何が起きているかを追う</li> </ul> <hr> <h2 class="relative group">🎯 なぜ今、サロゲートモデルなのか？ <div id="-なぜ今サロゲートモデルなのか" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#-%e3%81%aa%e3%81%9c%e4%bb%8a%e3%82%b5%e3%83%ad%e3%82%b2%e3%83%bc%e3%83%88%e3%83%a2%e3%83%87%e3%83%ab%e3%81%aa%e3%81%ae%e3%81%8b" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>おはよう！Emmaだよ ☀️</p>