「ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏ」は、数値シミュレーションのデータや物理法則を機械学習に取り込み、工学分野向けＡＩモデルを構築するためのオープンソース・フレームワークです。Ｗｉｎｄｏｗｓ１１とＷＳＬ２を使った環境構築から、ＮＶＩＤＩＡ公式例題の実行、学習・推論・可視化までを実践的に解説します。「ＰＩＮＮｓ」に加え「ＧＮＮ／ＭＧＮ」「ＦＮＯ」「ＤＮＮ」も取り上げ、流体解析や構造解析への応用を具体的な例題で学べます。
もくじ情報：第１章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの概要（ＣＡＥとＡＩの融合を実現する；ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの目的と概要）；第２章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの環境構築（ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏの動作環境；Ｕｂｕｎｔｕ動作環境ＷＳＬの準備作業；ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏのＤｏｃｋｅｒによる導入；ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏのｐｉｐによる導入）；第３章　ＮＶＩＤＩＡ　ＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏとＰｈｙｓｉｃｓＮｅＭｏ　Ｓｙｍの基本例題（２次元矩形空間でのキャビティ流れの確認；１次元波動方程式のＰＩＮＮｓによる解法；ＦＮＯを用いた２次元Ｄａｒｃｙ流れの確認；ＧＮＮを用いた過渡的な渦放出の確認）；第４章　独自の構造解析の例題解説（ＤＮＮを用いた２次元トラスの独自例題；ＭＧＮを用いた２次元トラスの独自例題；ＦＮＯを用いた１次元両端固定梁の独自例題；ＰＩＮＮｓを用いた１次元片持梁の独自例題）

柴田　良一(シバタ　リョウイチ)
１９６６年愛知県生まれ。２０１１年～岐阜工業高等専門学校建築学科教授。建設系機械系を含めた広いものづくりにおける構造解析や破壊解析、流体解析、さらにこれらの連成解析を研究分野として、並列処理や高速計算の基盤構築技術の研究も進めている。またアプリケーションとして、オープンＣＡＥ活用に向けたＤＥＸＣＳプロジェクトを展開し、日本機械学会、オープンＣＡＥ学会やＣＡＥ懇談会などで講演や講習の活動を進めている。オープンＣＡＥ学会理事、前オープンＣＡＥ学会会長、博士（工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）