(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータを取得する対象データ取得手段と、
前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析の対象物における数値解析の結果を推論した推論結果を取得する推論手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
前記推論手段は、注目するノードと隣接するノードとの関係を表すデータ毎に、入力データを機械学習モデルにおけるアフィン変換行列に入力し、複数のノードにおける機械学習モデルの出力を統合して、前記数値解析の結果を推論した前記推論結果を取得する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記メッシュ形状に対応するグラフデータは、前記メッシュ形状を表すノード及びエッジと、当該ノードまたはエッジの少なくともいずれかに物理特性のデータが付与されたグラフデータを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータは、シミュレーションの対象物のデータであり、
前記推論手段は、前記数値解析の結果として、前記シミュレーションの対象物において初期状態から結果の状態をシミュレーションの順問題として解析した順計算の結果を取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータは、シミュレーションの対象物のデータであり、
前記推論手段は、前記数値解析の結果として、前記シミュレーションの対象物において結果の状態に到達するための条件をシミュレーションの逆問題として解析した逆計算の結果を取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記推論手段は、前記数値解析の結果として、前記数値解析の対象物を表すメッシュ形状に対応する解析後のグラフデータを取得することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記推論手段は、前記数値解析の結果として、前記数値解析の対象物全体の解析後の物理量を要素とするベクトルデータを取得することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
設計対象の構造物の要求仕様に対して実現可能な性能の範囲で、最適化するパラメータを設定する最適化パラメータ設定手段と、
前記最適化するパラメータに対して、設計される構造物の評価関数が表す評価値を取得する評価値取得手段と、
前記評価値の最大値または極大値の少なくともいずれかに対応する特定の評価値を取得する特定評価値取得手段と、
前記特定の評価値に対応する前記最適化するパラメータに応じた構造物の構造を、前記最適化するパラメータに対する構造物の構造を機械学習させた第１の機械学習モデルを用いて推論した推論結果を取得する構造推論手段と、
を備え、
前記構造物のデータはメッシュ形状で表され、
推論の候補となる前記構造物の物理特性は、前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、構造物の物理特性を機械学習させた第２の機械学習モデルを用いて取得されることを特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
前記構造推論手段は、前記設計対象の構造物の構成要素を変化させた複数の構造の中から、前記設計対象の構造物のデータと、設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータとを入力として、前記第１の機械学習モデルを適用することにより、前記特定の評価値に対応する前記最適化するパラメータに適合する構造物の構造を推論した前記推論結果を取得することを特徴とする請求項８に記載の情報処理システム。
【請求項１０】
情報処理システムにおいて実行される情報処理方法であって、
メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータを取得する対象データ取得ステップと、
前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析の対象物における数値解析の結果を推論した推論結果を取得する推論ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
情報処理システムで実行される情報処理方法であって、
設計対象の構造物の要求仕様に対して実現可能な性能の範囲で、最適化するパラメータを設定する最適化パラメータ設定ステップと、
前記最適化するパラメータに対して、設計される構造物の評価関数が表す評価値を取得する評価値取得ステップと、
前記評価値の最大値または極大値の少なくともいずれかに対応する特定の評価値を取得する特定評価値取得ステップと、
前記特定の評価値に対応する前記最適化するパラメータに応じた構造物の構造を、前記最適化するパラメータに対する構造物の構造を機械学習させた第１の機械学習モデルを用いて推論した推論結果を取得する構造推論ステップと、
を含み、
前記構造物のデータはメッシュ形状で表され、
推論の候補となる前記構造物の物理特性は、前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、構造物の物理特性を機械学習させた第２の機械学習モデルを用いて取得されることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータを取得する対象データ取得機能と、
前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析の対象物における数値解析の結果を推論した推論結果を取得する推論機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
設計対象の構造物の要求仕様に対して実現可能な性能の範囲で、最適化するパラメータを設定する最適化パラメータ設定機能と、
前記最適化するパラメータに対して、設計される構造物の評価関数が表す評価値を取得する評価値取得機能と、
前記評価値の最大値または極大値の少なくともいずれかに対応する特定の評価値を取得する特定評価値取得機能と、
前記特定の評価値に対応する前記最適化するパラメータに応じた構造物の構造を、前記最適化するパラメータに対する構造物の構造を機械学習させた第１の機械学習モデルを用いて推論した推論結果を取得する構造推論機能と、
を実現させ、
前記構造物のデータはメッシュ形状で表され、
推論の候補となる前記構造物の物理特性は、前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、構造物の物理特性を機械学習させた第２の機械学習モデルを用いて取得されることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習を用いた物理特性の解析手法が実現されている。
このような解析手法では、解析対象となる入力データを機械学習モデルに入力し、入力データに対する解析結果を表す出力データが算出される。
機械学習を用いた解析手法に関する技術は、例えば、特許文献１に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−１２８８１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の機械学習を用いた解析手法においては、一般に、入力行列（入力データで構成される行列）のサイズに対応する列数を持つアフィン変換行列が使用される。
このアフィン変換行列は、機械学習のためにチューニングされたものであり、アフィン変換行列が適切であるほど、機械学習の性能が高いものとなる。
しかしながら、機械学習を用いた解析手法を物理特性のシミュレーションやシミュレーションの逆問題等における数値解析に用いる場合、入力行列のサイズが不変ではないことから、従来の機械学習を用いた解析手法を直ちに用いることはできない。
即ち、従来の技術においては、機械学習を用いて数値解析を適切に行うことが困難であった。
【０００５】
本発明の課題は、機械学習を用いて数値解析を適切に行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る情報処理システムは、
メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータを取得する対象データ取得手段と、
前記メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析の対象物における数値解析の結果を推論した推論結果を取得する推論手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の他の態様に係る情報処理システムは、
設計対象の構造物の要求仕様に対して実現可能な性能の範囲で、最適化するパラメータを設定する最適化パラメータ設定手段と、
前記最適化するパラメータに対して、設計される構造物の評価関数が表す評価値を取得する評価値取得手段と、
前記評価値の最大値または極大値の少なくともいずれかに対応する特定の評価値を取得する特定評価値取得手段と、
前記特定の評価値に対応する前記最適化するパラメータに応じた構造物の構造を、機械学習モデルを用いて推論した推論結果を取得する構造推論手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、機械学習を用いて数値解析を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報処理システム１全体のシステム構成を示す模式図である。
【図２】各装置を構成する情報処理装置８００のハードウェア構成を示す図である。
【図３】ユーザ端末１０の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】学習用データアップロード画面の一例を示す模式図である。
【図５】出力情報設定画面の一例を示す模式図である。
【図６】モデル選択画面の一例を示す模式図である。
【図７】対象データ入力画面の一例を示す模式図である。
【図８】数値解析結果表示画面の一例を示す模式図である。
【図９】数値解析サーバ２０の機能的構成を示すブロック図である。
【図１０】機械学習モデル取得部２１１が機械学習モデルを構築する方法を示す模式図である。
【図１１】対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを入力データとし、出力データもメッシュ形状のデータ（グラフデータ）である場合の一例を示す模式図である。
【図１２】対象物の構造を表すメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）を入力データとし、出力データがベクトルデータである場合の一例を示す模式図である。
【図１３】ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】数値解析サーバ２０が実行する機械学習モデル構築処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】数値解析サーバ２０が実行する数値解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】対象データ入力画面の一例を示す模式図である。
【図１８】最適化パラメータ設定画面の一例を示す模式図である。
【図１９】最適化する際に変化させるレンジ及び変化させる方向の入力内容に応じて、構造物のひな型のデータの画像を変化させて表示する状態を示す模式図である。
【図２０】重み設定画面の一例を示す模式図である。
【図２１】推論結果表示画面の一例を示す模式図である。
【図２２】数値解析サーバ２０の機能的構成を示すブロック図である。
【図２３】構造物の設計シミュレーションにおいて最適化する属性とパレートフロンティア（パレート解の限界領域）との関係の一例を示す模式図である。
【図２４】構造物の設計シミュレーションにおいて最適化する属性に制約が設定された状態の一例を示す模式図である。
【図２５】パレートフロンティア内で設定された制約を充足する空間の評価関数の値を示す模式図である。
【図２６】ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２７】ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２８】数値解析サーバ２０が実行する設計シミュレーション処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】第１実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
【図３０】第２実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
［第１実施形態］
［本実施形態の数値解析の概要］
本実施形態における情報処理システムは、シミュレーションやシミュレーションの逆問題等における数値解析の対象物を表すメッシュ形状及び数値解析のためのデータ（例えば、材料物性、温度等のシミュレーションデータ）の分布を機械学習によって認識することで構築された機械学習モデルを用いて、対象物に関する物理特性の数値解析を行うものである。具体的には、本実施形態における情報処理システムでは、数値解析の対象物に関する所与の物理特性を入力とし、目的とする物理特性を出力とする機械学習モデルを用いて目的の物理特性を推論する。
【００１１】
このとき実行される物理特性の数値解析は、機械学習モデルに入力されるデータの数の変化を許容するアルゴリズムを備えている。即ち、本実施形態で用いられる数値解析のアルゴリズムでは、対象物を疑似的に表すメッシュ形状をノード及びエッジからなるグラフとして捉え、その対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータにおいて、注目するノード毎に隣接するノード１つとの関係を機械学習モデルにより変換すると共に、注目するノードに隣接するノード全体の変換結果を統合（例えば、加算）して、注目するノードの推論結果とする。さらに、対象物のメッシュ形状を構成するノード全体の変換結果を統合して、対象物全体の推論結果とする。
【００１２】
これにより、２つのノード間の関係により固定的にサイズを定義できるアフィン変換行列を用いて、数値解析の対象物のメッシュ形状に対応するグラフデータを基に、機械学習モデルを用いた数値解析を行うことができる。
即ち、シミュレーションやシミュレーションの逆問題等における数値解析の対象物を疑似的にメッシュ形状で表す場合、メッシュ形状に対応するグラフデータを構成するノードやエッジの数が変化することがあるものの、隣接するノード１つとの関係をシミュレーションの単位とすることで、機械学習で用いるアフィン変換行列のサイズを変更する必要がなくなる。そして、メッシュ形状に対応するグラフデータを構成するノード全体の数値解析の結果を統合することにより、対象物に関する物理特性の数値解析を行うことができる。
したがって、本実施形態に係る情報処理システムによれば、機械学習を用いて数値解析を適切に行うことが可能となる。
【００１３】
なお、本実施形態において、メッシュ形状のデータと表現する場合、メッシュ形状を表すノード及びエッジからなるグラフデータに加え、ノードまたはエッジの少なくともいずれかに物理特性のデータ（例えば、材料物性、温度のデータ等）が付与されているグラフデータを含むものとする。
また、本実施形態における数値解析は、初期状態から結果の状態をシミュレーションの順問題として解析する順計算、及び、結果の状態に到達するための条件をシミュレーションの逆問題として解析する逆計算のいずれにおける数値解析も対象とすることができる。一例として、本実施形態に係る情報処理システムでシミュレーションの順計算における数値解析を行った場合、既存のシミュレーション手法で順計算を行う場合に比べ、処理を高速化することができる。例えば、既存のシミュレーション手法で順計算を行うと数日以上の計算時間を要するようなケースにおいて、本実施形態に係る情報処理システムでは、１００倍程度、処理を高速化することができる。また、本実施形態に係る情報処理システムでシミュレーションの逆計算における数値解析を行った場合、既存のシミュレーション手法で逆計算を行う場合に比べ、さらに処理を高速化することができる。例えば、既存のシミュレーション手法で逆計算を行うと１パターンにつき数日以上の計算時間を要し、かつ、１０００パターン程度の計算を必要とするようなケースにおいて、本実施形態に係る情報処理システムでは、１０００００倍程度、処理を高速化することができる。
【００１４】
［構成］
［システム構成］
図１は、本発明の第１実施形態に係る情報処理システム１全体のシステム構成を示す模式図である。
図１に示すように、情報処理システム１は、複数のユーザ端末１０と、数値解析サーバ２０とを含んで構成され、複数のユーザ端末１０と数値解析サーバ２０とは、インターネット等のネットワーク３０を介して通信可能に構成されている。
【００１５】
ユーザ端末１０は、対象物に関する物理特性の数値解析を行うユーザによって使用される情報処理装置であり、物理特性の数値解析を行うための各種情報（物理特性を規定する属性値（拡散係数やヤング率等）やパラメータの初期値等）の入力を受け付けたり、数値解析サーバ２０に対して、物理特性の数値解析に関する要求を行ったりする。また、ユーザ端末１０は、数値解析サーバ２０から送信された物理特性の数値解析結果を表示したり、物理特性の数値解析結果のデータをダウンロードしたりする。
【００１６】
数値解析サーバ２０は、ユーザ端末１０から物理特性の数値解析に関する要求が行われた場合に、物理特性の数値解析を行うための各種情報に基づいて、数値解析の対象物に関する所与の物理特性を入力とし、目的とする物理特性を出力とする機械学習モデルを用いたシミュレーションやシミュレーションの逆問題等における数値解析を行う。また、数値解析サーバ２０は、目的とする物理特性（温度の拡散や力の伝達等）の数値解析結果を機械学習させた機械学習モデルを構築し、物理特性の数値解析で用いる機械学習モデルとして保持する。
【００１７】
［ハードウェア構成］
次に、情報処理システム１における各装置のハードウェア構成を説明する。
情報処理システム１において、各装置はＰＣ、サーバコンピュータあるいはタブレット端末等の情報処理装置によって構成され、その基本的構成は同様である。
【００１８】
図２は、各装置を構成する情報処理装置８００のハードウェア構成を示す図である。
図２に示すように、各装置を構成する情報処理装置８００は、プロセッサ８１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）８１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）８１３と、バス８１４と、入力部８１５と、出力部８１６と、記憶部８１７と、通信部８１８と、ドライブ８１９と、撮像部８２０と、を備えている。
【００１９】
プロセッサ８１１は、ＲＯＭ８１２に記録されているプログラム、または、記憶部８１７からＲＡＭ８１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ８１３には、プロセッサ８１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００２０】
プロセッサ８１１、ＲＯＭ８１２及びＲＡＭ８１３は、バス８１４を介して相互に接続されている。バス８１４には、入力部８１５、出力部８１６、記憶部８１７、通信部８１８、ドライブ８１９及び撮像部８２０が接続されている。
【００２１】
入力部８１５は、各種ボタン等で構成され、指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部８１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
なお、情報処理装置８００がスマートフォンやタブレット端末として構成される場合には、入力部８１５と出力部８１６のディスプレイとを重ねて配置し、タッチパネルを構成することとしてもよい。
記憶部８１７は、ハードディスクあるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各サーバで管理される各種データを記憶する。
通信部８１８は、ネットワーク３０を介して他の装置との間で行う通信を制御する。
【００２２】
ドライブ８１９には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア８３１が適宜装着される。ドライブ８１９によってリムーバブルメディア８３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部８１７にインストールされる。
撮像部８２０は、レンズ及び撮像素子等を備えた撮像装置によって構成され、被写体のデジタル画像を撮像する。
なお、情報処理装置８００が数値解析サーバ２０として構成される場合には、撮像部８２０を省略した構成とすることも可能である。また、情報処理装置８００がタブレット端末として構成される場合には、入力部８１５をタッチセンサによって構成し、出力部８１６のディスプレイに重ねて配置することにより、タッチパネルを備える構成とすることも可能である。
【００２３】
［機能的構成］
次に、情報処理システム１における各装置の機能的構成について説明する。
［ユーザ端末１０の構成］
図３は、ユーザ端末１０の機能的構成を示すブロック図である。
図３に示すように、ユーザ端末１０のプロセッサ８１１においては、ＵＩ制御部１１１と、データ管理部１１２と、が機能する。また、ユーザ端末１０の記憶部８１７には、パラメータ記憶部１７１と、対象データ記憶部１７２と、推論結果記憶部１７３と、が形成される。
パラメータ記憶部１７１には、物理特性の数値解析を行うために設定された各種パラメータ（例えば、物理特性を規定する属性値やパラメータの初期値等）が記憶される。
【００２４】
対象データ記憶部１７２には、物理特性の数値解析を行う対象物を表すデータ（ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）データあるいはＳＴＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｅｄ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）データ等の形状を表すデータ）が記憶される。
推論結果記憶部１７３には、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータが記憶される。
【００２５】
ＵＩ制御部１１１は、物理特性の数値解析を行うための各種情報を入出力する各種入出力画面（以下、「ＵＩ画面」と称する。）の表示を制御する。例えば、ＵＩ制御部１１１は、物理特性の数値解析に用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするＵＩ画面（以下、「学習用データアップロード画面」と称する。）、機械学習モデルの出力情報（例えば、温度解析における比熱等）を設定するＵＩ画面（以下、「出力情報設定画面」と称する。）、数値解析に用いる機械学習モデルを選択するＵＩ画面（以下、「モデル選択画面」と称する。）、機械学習モデルを用いた数値解析の対象となるデータを入力するためのＵＩ画面（以下、「対象データ入力画面」と称する。）、あるいは、数値解析の結果を表示するためのＵＩ画面（以下、「数値解析結果表示画面」と称する。）を表示する。
【００２６】
図４は、学習用データアップロード画面の一例を示す模式図である。
図４に示すように、学習用データアップロード画面では、機械学習モデルの構築に用いる学習用データを選択し、数値解析サーバ２０に送信（アップロード）することができる。なお、機械学習モデルの構築に用いる学習用データは、ユーザ端末１０に記憶されているものを用いたり、数値解析サーバ２０あるいは他のサーバに記憶されているものを用いたりすることができる。また、機械学習モデルの構築に用いられる学習用データとして、１ファイルまたは複数ファイルで構成されているものを用いることができ、複数ファイルで構成されている学習用データは、フォルダの形式でアップロードすることが可能である。
【００２７】
図５は、出力情報設定画面の一例を示す模式図である。
図５に示すように、出力情報設定画面では、機械学習に用いられる学習用データにおいて、出力情報として選択可能なパラメータが一覧表示される。そして、ユーザが、一覧表示されたパラメータの中から、機械学習モデルの出力情報（機械学習モデルを用いた数値解析により推論される物理特性）として設定するパラメータを選択し、機械学習を開始させる「学習Ｓｔａｒｔ」ボタンを操作すると、選択されたパラメータを出力情報とする機械学習モデルの構築要求が数値解析サーバ２０に送信される。この後、数値解析サーバ２０において機械学習モデルが構築され、構築された機械学習モデルが数値解析に利用可能な状態となる。
【００２８】
図６は、モデル選択画面の一例を示す模式図である。
図６に示すように、モデル選択画面では、選択可能な機械学習モデルが一覧表示される。そして、ユーザは、一覧表示された機械学習モデルの中から、数値解析に用いる機械学習モデルを選択する。このとき、ユーザは、数値解析の目的に応じた出力情報を有する機械学習モデルを選択することができる。
【００２９】
図７は、対象データ入力画面の一例を示す模式図である。
図７に示すように、対象データ入力画面では、ユーザは、対象データ記憶部１７２に記憶されているデータを、機械学習モデルを用いた数値解析の対象として選択することができる。
対象データ入力画面には、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが表示されており、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンを操作することで、物理特性に関する数値解析の要求が数値解析サーバ２０に送信される。これにより、選択されたデータに対し、数値解析サーバ２０において、機械学習モデルを用いた数値解析が実行される。
【００３０】
図８は、数値解析結果表示画面の一例を示す模式図である。
図８に示すように、数値解析結果表示画面では、ユーザが選択したデータに対し、数値解析サーバ２０において実行された数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）が表示される。
数値解析結果表示画面には、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが表示されており、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンを操作することで、数値解析結果を表すデータをユーザ端末１０にダウンロードすることが可能となっている。ダウンロードされた数値解析結果（推論結果）のデータは、推論結果記憶部１７３に記憶される。
【００３１】
図３に戻り、データ管理部１１２は、パラメータ記憶部１７１、対象データ記憶部１７２、及び、推論結果記憶部１７３へのデータの記憶や読み出し、数値解析サーバ２０との間でのデータの送受信を管理する。例えば、データ管理部１１２は、対象データ入力画面において機械学習モデルを用いた数値解析の対象として選択されたデータを対象データ記憶部１７２から読み出したり、読み出したデータを数値解析サーバ２０に送信したりする。また、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）のデータを受信したり、受信した数値解析結果のデータを推論結果記憶部１７３に記憶したりする。
【００３２】
［数値解析サーバ２０の構成］
図９は、数値解析サーバ２０の機能的構成を示すブロック図である。
図９に示すように、数値解析サーバ２０のプロセッサ８１１においては、機械学習モデル取得部２１１と、対象データ取得部２１２と、数値解析処理部２１３と、が機能する。また、数値解析サーバ２０の記憶部８１７には、機械学習モデル記憶部２７１と、パラメータ記憶部２７２と、対象データ記憶部２７３と、推論結果記憶部２７４と、が形成される。
【００３３】
機械学習モデル記憶部２７１には、機械学習モデル取得部２１１によって取得された機械学習モデルが記憶される。機械学習モデル記憶部２７１に記憶される機械学習モデルは、数値解析の対象物に関する所与の物理特性を入力とし、目的とする物理特性を出力とする学習用データを繰り返し学習させることにより取得される機械学習モデルである。
パラメータ記憶部２７２には、ユーザ端末１０から送信された各種パラメータ（例えば、物理特性を規定する属性値やパラメータの初期値等）が記憶される。
対象データ記憶部２７３には、ユーザ端末１０から送信された物理特性の数値解析を行う対象物を表すデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等の形状を表すデータ）が記憶される。
推論結果記憶部２７４には、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータが記憶される。
【００３４】
機械学習モデル取得部２１１は、物理特性の数値解析において用いられる機械学習モデルを構築する。このとき構築される機械学習モデルは、物理特性の数値解析の種類に応じて構築されるものであり、本実施形態においては、数値解析の対象物に関する所与の物理特性を入力とし、目的とする物理特性を出力とする学習用データを繰り返し学習させることにより取得される。
【００３５】
図１０は、機械学習モデル取得部２１１が機械学習モデルを構築する方法を示す模式図である。
本実施形態においては、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータの注目するノードと隣接する１つのノードとについて、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータのノードの位置とが、フィッティングパラメータを表すアフィン変換行列Ａの入力とされる。即ち、２つのノード間の機械学習における演算要素がアフィン変換行列Ａの入力となる。そして、その変換結果が、線形もしくは非線形変換を行う関数ｆに入力される。また、注目するノードと、他の隣接する１つのノードとについても同様に、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータのノードの位置とが同一サイズのアフィン変換行列Ａに入力され、その変換結果が関数ｆに入力される。このようにして、注目するノードに隣接する全てのノードとの間で、機械学習のための演算が行われ、注目する１つのノードに関する機械学習のための演算結果が取得される。
【００３６】
さらに、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータの全てのノードについて、同様に機械学習のための演算が行われ、各ノードについて、隣接する全てのノードとの演算結果が取得される。
そして、各ノードに関する機械学習のための演算結果を統合することで、機械学習の第１層が完了し、このような処理が必要に応じて複数ｎ層（ｎは２以上の整数）繰り返されることで、アフィン変換行列Ａ（フィッティングパラメータ）が逐次適切化されて、目的とする機械学習モデルが構築される。なお、本実施形態における機械学習モデルにおいて、機械学習の各層におけるアフィン変換行列Ａは、各層毎に異なる行列とすることが許容される。
対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータにおいて、ノードの数が変化したとしても、隣接する２つのノード間の機械学習における演算要素の数は変化しないことから、このような方法とすることで、同一サイズのアフィン変換行列Ａを繰り返し用いて、機械学習を行うことができる。
【００３７】
対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０において選択された数値解析の対象となるデータを取得する。また、対象データ取得部２１２は、取得した数値解析の対象となるデータを対象データ記憶部２７３に記憶する。なお、本実施形態において、対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０において選択された数値解析の対象となるデータが、対象物の構造をメッシュ形状で表すものでない場合、Ｄｅｌａｕｎａｙ分割等を用いたメッシュ作成手法により、対象物の構造をメッシュ形状で表すデータに変換して記憶する。ただし、ユーザ端末１０において選択された数値解析の対象となるデータが、対象物の構造をメッシュ形状で表すものでない場合、そのデータを対象データ記憶部２７３に記憶しておき、数値解析が実行されるタイミングで、対象物の構造をメッシュ形状で表すデータに変換することも可能である。また、上述したように、このとき取得されるメッシュ形状のデータとしては、メッシュ形状を表すノード及びエッジからなるグラフデータに加え、ノードまたはエッジの少なくともいずれかに物理特性のデータ（例えば、材料物性、温度のデータ等）が付与されているグラフデータが含まれる。
【００３８】
数値解析処理部２１３は、対象データ取得部２１２によって取得された数値解析の対象となるデータに機械学習モデルを適用し、数値解析結果を表すデータ（機械学習モデルを用いた推論結果のデータ）を算出する。本実施形態において、数値解析処理部２１３は、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータのノードの位置とを入力とし、これらの入力に対して目的とする数値解析の結果を出力とする機械学習モデルを有している。そして、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０から取得され、パラメータ記憶部２７２に記憶されている各種パラメータ（物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータ）及び対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを、ユーザ端末１０によって選択された機械学習モデルに入力し、人工知能により推論された数値解析結果を出力する。
【００３９】
本実施形態においては、数値解析処理部２１３が機械学習モデルを用いて人工知能により数値解析結果を推論する場合、注目するノード毎に隣接するノード１つとの関係を機械学習モデルにより変換すると共に、注目するノードに隣接するノード全体の変換結果を統合（例えば、加算）して、注目するノードの推論結果とする。さらに、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを構成するノード全体の変換結果が統合されて、対象物全体の推論結果とされる。
【００４０】
数値解析処理部２１３が物理特性の数値解析を実行する場合、機械学習モデル取得部２１１が機械学習モデルを構築する際と同様の方法で、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータのノードの位置とを機械学習モデルの入力とし、人工知能を用いた物理特性の数値解析（数値解析結果の推論）が行われる。即ち、数値解析処理部２１３は、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータの注目するノードと隣接する１つのノードとについて、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造をメッシュ形状で表した場合のノードの位置とを、フィッティングパラメータを表すアフィン変換行列Ａの入力とする。そして、数値解析処理部２１３は、その変換結果を線形もしくは非線形変換を行う関数ｆに入力する。同様に、数値解析処理部２１３は、注目するノードと、他の隣接する１つのノードとについて、同一サイズのアフィン変換行列Ａに入力し、その変換結果を関数ｆに入力する。数値解析処理部２１３は、注目するノードに隣接する全てのノードとの間で、同様の数値解析を行い、注目する１つのノードに関する物理特性の数値解析結果を取得する。
【００４１】
また、数値解析処理部２１３は、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータの全てのノードについて、同様に数値解析を行い、各ノードについて、隣接する全てのノードとの数値解析結果を反映した数値解析結果を取得する。
そして、数値解析処理部２１３は、各ノードの数値解析結果を統合して、物理特性の数値解析結果を取得する。
なお、数値解析処理部２１３は、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータを推論結果記憶部２７４に記憶する。また、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０からダウンロードが要求された場合に、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータをユーザ端末１０に送信する。
【００４２】
ここで、本実施形態における情報処理システム１では、物理特性の数値解析を行う場合の入力データとして、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを用いるが、数値解析結果のデータとしては、メッシュ形状のデータ（グラフデータ）及びベクトルデータのいずれとすることも可能である。
【００４３】
図１１は、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを入力データとし、出力データもメッシュ形状のデータ（グラフデータ）である場合の一例を示す模式図である。なお、図１１においては、初期の温度分布を表すメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）が入力データとされ、０．３秒後の温度分布を表すメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）が出力データとされている例を示している。
図１１に示すように、対象物の構造における物理量（温度あるいは力等）の時間変化や伝達状態等をシミュレーションする場合には、出力データがメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）として出力される。
また、図１２は、対象物の構造を表すメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）を入力データとし、出力データがベクトルデータである場合の一例を示す模式図である。なお、図１２においては、対象物のヤング率を表すメッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）が入力データとされ、対象物全体が有するばね定数及び重さを表すベクトルデータが出力データとされている例を示している。
図１２に示すように、対象物の構造全体における物理量（ばね定数や重さ等）をシミュレーションの逆問題として解析する場合には、メッシュ形状のデータ（メッシュ形状に対応するグラフデータ）として得られた数値解析結果をニューラルネットワークを用いること等によって統合（重み付き平均を取る等）することにより、ベクトルデータとして出力することができる。
【００４４】
［動作］
次に、情報処理システム１の動作を説明する。
［ＵＩ制御処理］
図１３及び図１４は、ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを示すフローチャートである。
ＵＩ制御処理は、ユーザ端末１０の入力部８１５を介してＵＩ制御処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。
【００４５】
ＵＩ制御処理が開始されると、ステップＳ１において、ＵＩ制御部１１１は、物理特性の数値解析を行うためのユーザインターフェースの初期画面を表示する。ユーザインターフェースの初期画面には、物理特性の数値解析を行うための各種情報を入出力するメニューが表示される。
【００４６】
ステップＳ２において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、物理特性の数値解析に用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザによって、物理特性の数値解析に用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されていない場合、ステップＳ２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ４に移行する。
一方、ユーザによって、物理特性の数値解析に用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されている場合、ステップＳ２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ３に移行する。
【００４７】
ステップＳ３において、ＵＩ制御部１１１は、学習用データアップロード画面を表示する。学習用データアップロード画面では、機械学習モデルの構築に用いる学習用データの選択及び数値解析サーバ２０への送信指示が受け付けられる。
ステップＳ４において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、機械学習モデルの出力情報（例えば、温度解析における比熱等）を設定するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザによって、機械学習モデルの出力情報を設定するメニューが選択されていない場合、ステップＳ４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ６に移行する。
一方、ユーザによって、機械学習モデルの出力情報を設定するメニューが選択された場合、ステップＳ４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５に移行する。
【００４８】
ステップＳ５において、ＵＩ制御部１１１は、出力情報設定画面を表示する。出力情報設定画面では、機械学習に用いられる学習用データにおいて、出力情報として選択可能なパラメータが一覧表示され、機械学習モデルの出力情報として設定するパラメータの選択が受け付けられる。また、出力情報設定画面において、機械学習を開始させる「学習Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作された場合、選択されたパラメータを出力情報とする機械学習モデルの構築要求が数値解析サーバ２０に送信される。
【００４９】
ステップＳ６において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、数値解析に用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
数値解析に用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択されていない場合、ステップＳ６においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ８に移行する。
一方、数値解析に用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択された場合、ステップＳ６においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ７に移行する。
ステップＳ７において、ＵＩ制御部１１１は、モデル選択画面を表示する。モデル選択画面では、選択可能な機械学習モデルが一覧表示され、一覧表示された機械学習モデルの中から、数値解析に用いる機械学習モデルの選択が受け付けられる。
【００５０】
ステップＳ８において、ＵＩ制御部１１１は、機械学習モデルを用いた数値解析の対象となるデータを入力するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
機械学習モデルを用いた数値解析の対象となるデータを入力するメニューが選択されていない場合、ステップＳ８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１７に移行する。
一方、機械学習モデルを用いた数値解析の対象となるデータを入力するメニューが選択された場合、ステップＳ８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ９に移行する。
【００５１】
ステップＳ９において、ＵＩ制御部１１１は、対象データ入力画面を表示する。対象データ入力画面では、対象データ記憶部１７２に記憶されているデータにおいて、機械学習モデルを用いた数値解析の対象の選択が受け付けられる。
【００５２】
ステップＳ１０において、ＵＩ制御部１１１は、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。即ち、物理特性に関する数値解析の要求が行われたか否かが判定される。
「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１０においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ９に移行する。
一方、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１０においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１に移行する。
【００５３】
ステップＳ１１において、データ管理部１１２は、物理特性に関する数値解析の要求を数値解析サーバ２０に送信する。
ステップＳ１２において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、物理特性の数値解析の結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信したか否かの判定を行う。
数値解析サーバ２０から、物理特性の数値解析の結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信していない場合、ステップＳ１２においてＮＯと判定されて、ステップＳ１２の処理が繰り返される。
一方、数値解析サーバ２０から、物理特性の数値解析の結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信した場合、ステップＳ１２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１３に移行する。
【００５４】
ステップＳ１３において、ＵＩ制御部１１１は、数値解析結果表示画面を表示する。数値解析結果表示画面では、ユーザが選択したデータに対し、数値解析サーバ２０において実行された数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）が表示されると共に、数値解析結果を表すデータをユーザ端末１０にダウンロードするための「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが表示される。
【００５５】
ステップＳ１４において、ＵＩ制御部１１１は、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。
「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１７に移行する。
一方、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１５に移行する。
【００５６】
ステップＳ１５において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０に対し、数値解析結果を表すデータの送信（ダウンロード）を要求する。
ステップＳ１６において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、数値解析結果を表すデータを受信する。
ステップＳ１７において、ＵＩ制御部１１１は、ＵＩ制御処理の終了が指示されたか否かの判定を行う。
ＵＩ制御処理の終了が指示されていない場合、ステップＳ１７においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ９に移行する。
一方、ＵＩ制御処理の終了が指示された場合、ステップＳ１７においてＹＥＳと判定されて、ＵＩ制御処理は終了する。
【００５７】
次に、数値解析サーバ２０が実行する処理について説明する。
［機械学習モデル構築処理］
図１５は、数値解析サーバ２０が実行する機械学習モデル構築処理の流れを示すフローチャートである。
機械学習モデル構築処理は、数値解析サーバ２０の入力部８１５、あるいは、他の装置から機械学習モデル構築処理の実行が指示入力されることにより開始される。
【００５８】
機械学習モデル構築処理が開始されると、ステップＳ３１において、機械学習モデル取得部２１１は、機械学習に用いる学習用データを取得する。なお、機械学習に用いる学習用データは、ユーザ端末１０からのアップロードにより取得したり、種々の学習用データを記憶している他のサーバからダウンロードして取得したりすることが可能である。
ステップＳ３２において、機械学習モデル取得部２１１は、物理特性の数値解析を行うための各種情報を表すパラメータと、対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータのノードの位置とを同一サイズのアフィン変換行列Ａに入力し、その変換結果を関数ｆに入力する処理を繰り返して、アフィン変換行列Ａの値を最適化する。これにより、機械学習が実行される。
【００５９】
ステップＳ３３において、機械学習モデル取得部２１１は、設定された条件を充足するまで機械学習が行われた結果である機械学習モデルを取得する。これにより、物理特性の数値解析で用いられる機械学習モデルが構築される。
ステップＳ３３の後、機械学習モデル構築処理は終了する。
【００６０】
［数値解析処理］
図１６は、数値解析サーバ２０が実行する数値解析処理の流れを示すフローチャートである。
数値解析処理は、数値解析サーバ２０の起動と共に開始され、繰り返し実行される。
【００６１】
数値解析処理が開始されると、ステップＳ５１において、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０によって、数値解析に用いる機械学習モデルが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０によって、数値解析に用いる機械学習モデルが選択されていない場合、ステップＳ５１においてＮＯと判定されて、ステップＳ５１の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末１０によって、数値解析に用いる機械学習モデルが選択された場合、ステップＳ５１においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５２に移行する。
【００６２】
ステップＳ５２において、対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０から、数値解析の対象となるデータを取得したか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０から、数値解析の対象となるデータを取得していない場合、ステップＳ５２においてＮＯと判定されて、ステップＳ５２の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末１０から、数値解析の対象となるデータを取得した場合、ステップＳ５２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５３に移行する。
【００６３】
ステップＳ５３において、対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０から取得した数値解析の対象となるデータのメッシュ形状を取得する。なお、ユーザ端末１０から取得した数値解析の対象となるデータがメッシュ形状のデータである場合、ステップＳ５３の処理はスキップすることが可能である。また、ユーザ端末１０から取得した数値解析の対象となるデータが、対象物の構造をメッシュ形状で表すものでない場合、そのデータを対象データ記憶部２７３に記憶しておき、ステップＳ５３の処理を数値解析が実行されるタイミングで実行することとしてもよい。なお、このとき取得されるメッシュ形状のデータとしては、メッシュ形状を表すノード及びエッジからなるグラフデータに加え、ノードまたはエッジの少なくともいずれかに物理特性のデータ（例えば、材料物性、温度のデータ等）が付与されているグラフデータが含まれる。
ステップＳ５４において、対象データ取得部２１２は、数値解析の対象となるメッシュ形状のデータを対象データ記憶部２７３に記憶する。
【００６４】
ステップＳ５５において、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０から物理特性に関する数値解析の要求を受信したか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０から物理特性に関する数値解析の要求を受信していない場合、ステップＳ５５においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ６０に移行する。
一方、ユーザ端末１０から物理特性に関する数値解析の要求を受信した場合、ステップＳ５５においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５６に移行する。
【００６５】
ステップＳ５６において、数値解析処理部２１３は、機械学習モデルを用いて、数値解析結果を表すデータ（機械学習モデルを用いた推論結果のデータ）を算出する。なお、推論された数値解析結果のデータは、推論結果記憶部２７４に記憶される。
ステップＳ５７において、数値解析処理部２１３は、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表示するためのデータをユーザ端末１０に送信する。
【００６６】
ステップＳ５８において、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０から、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータのダウンロードが要求されたか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０から、物理特性の数値解析結果を表すデータのダウンロードが要求されていない場合、ステップＳ５８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ６０に移行する。
一方、ユーザ端末１０から、物理特性の数値解析結果を表すデータのダウンロードが要求された場合、ステップＳ５８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ５９に移行する。
【００６７】
ステップＳ５９において、数値解析処理部２１３は、物理特性の数値解析結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータをユーザ端末１０に送信する。
ステップＳ６０において、数値解析処理部２１３は、ユーザ端末１０から要求された数値解析が終了したか否かの判定を行う。ユーザ端末１０から要求された数値解析が終了したか否かは、例えば、ユーザ端末１０からの送信される物理特性の数値解析の終了通知等に基づいて判定することができる。
ユーザ端末１０から要求された数値解析が終了していない場合、ステップＳ５９においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ５１に移行する。
一方、ユーザ端末１０から要求された数値解析が終了した場合、ステップＳ５９においてＹＥＳと判定されて、数値解析処理が繰り返される。
【００６８】
以上のように、本実施形態に係る情報処理システム１は、２つのノード間の関係により固定的にサイズを定義できるアフィン変換行列を用いて、機械学習用の対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを基に、機械学習モデルを構築する。そして、構築された機械学習モデルを用いて、数値解析の対象物の構造を表すメッシュ形状に対応するグラフデータを基に、数値解析結果を表すデータ（機械学習モデルを用いた推論結果のデータ）を算出する。
したがって、本実施形態に係る情報処理システム１によれば、機械学習を用いて数値解析を適切に行うことが可能となる。
【００６９】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
本実施形態における情報処理システムは、第１実施形態の数値解析手法を構造物の設計（構造の最適化）に適用したものである。即ち、本実施形態においては、ひな型となる構造物のデータに対して、各部の形状や物理特性（以下、適宜「構成要素」と称する。）を変化させた複数の構造を候補として用意し、候補となる各構造の物理特性（耐荷重等）を、第１実施形態の数値解析手法を用いて算出する。そして、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータ（要求される仕様（重量、耐荷重等）、評価関数の重み等）とを入力として、機械学習モデルを適用することにより、候補となる構造のうち設計シミュレーションにおける条件を充足すると推論された構造を出力する。このとき用いられる機械学習モデルは、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける各種条件を表すパラメータとを入力とし、候補となる構造のうち各種条件を充足する構造を学習データとして機械学習させて取得される。
これにより、設計シミュレーションにおける条件に対して最適化された構造を短時間で推論することができると共に、設計シミュレーションにおける条件が変更された場合にも、変更された条件に対応する構造を速やかに推論することができる。
したがって、本実施形態に係る情報処理システムによれば、構造物の設計シミュレーションを柔軟かつ高速に行うことが可能となる。
【００７０】
なお、本実施形態において、候補となる各構造の物理特性を算出する際に用いられる機械学習モデルは、メッシュ形状を表すノード及びエッジからなるグラフデータを基に機械学習を行ったモデルに限らず、入力及び出力をスカラーとした１Ｄモデル（１Ｄシミュレーションで用いられるモデル）として機械学習を行ったモデルとすることも可能である。
また、本実施形態において、機械学習モデルを適用して、設計シミュレーションにおける条件を充足すると推論された構造を出力することを単に「設計シミュレーション」とも呼ぶものとする。
【００７１】
［構成］
本実施形態に係る情報処理システム全体のシステム構成は、第１実施形態における図１に示すシステム構成と同様である。
本実施形態において、ユーザ端末１０は、構造物の設計シミュレーションを行うユーザによって使用される情報処理装置であり、構造物の設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータ（要求仕様、評価関数に設定する重み等）の入力を受け付けたり、数値解析サーバ２０に対して、構造物の設計シミュレーションに関する要求を行ったりする。また、ユーザ端末１０は、数値解析サーバ２０から送信された構造物の設計シミュレーション結果（推論された構造例）を表示したり、構造物の設計シミュレーション結果のデータをダウンロードしたりする。
【００７２】
数値解析サーバ２０は、ユーザ端末１０から構造物の設計シミュレーションに関する要求が行われた場合に、要求仕様に対して、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値（評価関数の出力）を算出する。そして、数値解析サーバ２０は、算出した性能の値に対応する構造物の各属性の値（物理特性）を入力に含み、設計シミュレーションにおける条件を充足する構造を出力とする機械学習モデルを用いた設計シミュレーションを行い、設計シミュレーションにおける条件を充足する構造物の構造を推論する。また、数値解析サーバ２０は、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける各種条件を表すパラメータとを入力とし、候補となる構造のうち各種条件を充足する構造を学習データとして機械学習させた機械学習モデルを構築し、設計シミュレーションで用いる機械学習モデルとして保持する。
【００７３】
［機能的構成］
次に、情報処理システム１における各装置の機能的構成について説明する。
［ユーザ端末１０の構成］
本実施形態におけるユーザ端末１０の機能的構成は、第１実施形態における図３に示す機能的構成と同様である。
本実施形態において、パラメータ記憶部１７１には、構造物の設計シミュレーションを行うために設定された各種パラメータ（例えば、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータ、構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータ等）が記憶される。
【００７４】
対象データ記憶部１７２には、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表す１または複数のデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等の形状を表すデータ）が記憶される。
推論結果記憶部１７３には、構造物の設計シミュレーション結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータが記憶される。
【００７５】
ＵＩ制御部１１１は、構造物の設計シミュレーションを行うための各種情報を入出力するための各種入出力画面（ＵＩ画面）の表示を制御する。例えば、ＵＩ制御部１１１は、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするＵＩ画面（学習用データアップロード画面）、機械学習モデルの出力情報（例えば、「最適化された構造物の構造」等）を設定するＵＩ画面（出力情報設定画面）、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを選択するＵＩ画面（モデル選択画面）、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象となるデータ（設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータ）を入力するためのＵＩ画面（対象データ入力画面）、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを設定するためのＵＩ画面（以下、「最適化パラメータ設定画面」と称する。）、構造物を評価する際の属性（重量や剛性等）の重みを設定するためのＵＩ画面（以下、「重み設定画面」と称する。）、あるいは、最適化された構造物の推論結果を表示するためのＵＩ画面（推論結果表示画面）を表示する。
【００７６】
図１７は、対象データ入力画面の一例を示す模式図である。
図１７に示すように、対象データ入力画面では、ユーザは、対象データ記憶部１７２に記憶されている構造物の形状を表すデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等）を、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象（設計シミュレーションを行う構造物のひな型のデータ）として選択することができる。
対象データ入力画面には、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが表示されており、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンを操作することで、構造物の設計シミュレーションの要求が数値解析サーバ２０に送信される。これにより、選択されたデータに対し、数値解析サーバ２０において、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションが実行される。
【００７７】
図１８は、最適化パラメータ設定画面の一例を示す模式図である。
図１８に示すように、最適化パラメータ設定画面では、設計シミュレーションを行う構造物のひな型のデータが画像として表示されると共に、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを設定するための数値入力欄が表示されている。最適化パラメータ設定画面において、構造物の画像中の点、線あるいは面を最適化の対象として選択し、最適化する際に変化させるレンジ（長さや比率等）及び変化させる方向を入力することで、設計シミュレーションを行う構造物のひな型に対する最適化の条件を設定することができる。
【００７８】
また、最適化パラメータ設定画面においては、最適化する際に変化させるレンジ（長さや比率等）及び変化させる方向の入力内容に応じて、構造物のひな型のデータの画像が変化するように表示される。
図１９は、最適化する際に変化させるレンジ及び変化させる方向の入力内容に応じて、構造物のひな型のデータの画像を変化させて表示する状態を示す模式図である。
図１９に示す例では、構造物のひな型のデータにおいて、「Ｄｉｍ１」という名称の部分の変化量（ここでは移動距離）が「０ｍｍ」、「２ｍｍ」、「５ｍｍ」の順に変化された画像が切り替えて表示されている。
このような表示形態により、最適化による形状の変化をユーザにわかり易く提示することができる。
【００７９】
また、最適化パラメータ設定画面においては、「Ｓｔａｒｔ  Ｓｔｕｄｙ」ボタンが表示されており、このボタンを操作することで、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値が数値解析サーバ２０において算出される。
【００８０】
図２０は、重み設定画面の一例を示す模式図である。
図２０に示すように、重み設定画面（右欄）では、構造物を評価する際に重みを設定する属性の名称（「かたさ」及び「重さ」）、及び、その属性に重みを設定するためのスライダーバーが表示されている。
また、重み設定画面（左欄）では、構造物において最適化する部分の変化量を変化させた場合の評価関数の値（Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ）がグラフ形式で表示されている。重み設定画面の右側に表示されている属性のスライダーバーを移動させると、その属性の重みが変化し、これに応じて、数値解析サーバ２０において、評価関数を最適化するための性能の値が、重み設定画面で設定された重みを反映させた性能の値に更新され、重み設定画面の左側に表示された評価関数のグラフが変化する。
各属性の重みをユーザが決定した後、「Ｓｈｏｗ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ」ボタンを操作すると、数値解析サーバ２０において、評価関数を最適化するための性能の値に対応する構造物の各属性の値（物理特性）を入力に含み、設計シミュレーションにおける条件を充足する構造を出力とする機械学習モデルを用いた設計シミュレーションによって、算出した性能を実現する構造物の構造が推論される。
【００８１】
図２１は、推論結果表示画面の一例を示す模式図である。
図２１に示すように、推論結果表示画面では、重み設定画面で設定された重みを反映させて、数値解析サーバ２０で推論された構造物の構造（最適化された構造物の推論結果）が設計シミュレーション結果として表示される。
推論結果表示画面には、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが表示されており、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンを操作することで、推論結果の構造物を表す形状のデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等）をユーザ端末１０にダウンロードすることが可能となっている。
【００８２】
データ管理部１１２は、パラメータ記憶部１７１、対象データ記憶部１７２、及び、推論結果記憶部１７３へのデータの記憶や読み出し、数値解析サーバ２０との間でのデータの送受信を管理する。例えば、データ管理部１１２は、対象データ入力画面において選択された構造物のひな型を表すデータを対象データ記憶部１７２から読み出したり、読み出したひな型のデータを数値解析サーバ２０に送信したりする。また、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から推論結果の構造物を表す形状のデータを受信したり、受信した形状のデータを推論結果記憶部１７３に記憶したりする。
【００８３】
［数値解析サーバ２０の構成］
図２２は、数値解析サーバ２０の機能的構成を示すブロック図である。
図２２に示すように、数値解析サーバ２０のプロセッサ８１１においては、機械学習モデル取得部２１１と、対象データ取得部２１２と、最適化パラメータ取得部３１３と、重み取得部３１４と、最適化性能特定部３１５と、構造推論部３１６と、が機能する。また、数値解析サーバ２０の記憶部８１７には、機械学習モデル記憶部２７１と、パラメータ記憶部２７２と、対象データ記憶部２７３と、推論結果記憶部２７４と、構造サンプル記憶部２７５と、が形成される。
【００８４】
本実施形態において、機械学習モデル記憶部２７１には、機械学習モデル取得部２１１によって取得された機械学習モデルが記憶される。機械学習モデル記憶部２７１に記憶される機械学習モデルは、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける各種条件を表すパラメータとを入力とし、候補となる構造のうち各種条件を充足する構造を学習データとして機械学習させて取得される機械学習モデルである。
【００８５】
パラメータ記憶部２７２には、ユーザ端末１０から送信された各種パラメータ（例えば、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータ、構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータ等）が記憶される。
対象データ記憶部２７３には、ユーザ端末１０から送信された設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等の形状を表すデータ）が記憶される。
【００８６】
推論結果記憶部２７４には、構造物の設計シミュレーション結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータが記憶される。
構造サンプル記憶部２７５には、構造物の設計シミュレーション結果の候補となる各種構造を有する構造物のサンプルデータが記憶される。これらサンプルデータは、ひな型となる構造物のデータに対して、各部の形状や物理特性（構成要素）を変化させた複数の構造が設計シミュレーション結果の候補として用意されたものである。また、これら候補となる各構造の物理特性（耐荷重等）が、第１実施形態の数値解析手法を用いて算出されて、構造サンプル記憶部２７５に記憶されている。
【００８７】
機械学習モデル取得部２１１は、設計シミュレーションにおいて用いられる機械学習モデルを構築する。このとき構築される機械学習モデルは、構造物の設計シミュレーションの種類に応じて構築されるものであり、本実施形態においては、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける各種条件を表すパラメータとを入力とし、候補となる構造のうち各種条件を充足する構造を学習データとして機械学習させて取得される。
【００８８】
対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０において選択された設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータを取得する。また、対象データ取得部２１２は、取得した設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータを対象データ記憶部２７３に記憶する。
【００８９】
最適化パラメータ取得部３１３は、ユーザ端末１０の最適化パラメータ設定画面で設定された構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータを取得する。また、最適化パラメータ取得部３１３は、取得したパラメータをパラメータ記憶部２７２に記憶する。
重み取得部３１４は、ユーザ端末１０の重み設定画面で設定された構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータを取得する。また、重み取得部３１４は、取得したパラメータをパラメータ記憶部２７２に記憶する。
【００９０】
最適化性能特定部３１５は、ユーザ端末１０から送信された設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータ及び構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータに基づいて、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値（評価関数の出力）を算出する。また、最適化性能特定部３１５は、算出した性能の値をパラメータ記憶部２７２に記憶する。なお、最適化性能特定部３１５は、重み取得部３１４によって、構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータが取得された場合、取得された重みを反映させて性能の値を更新する。
ここで、本実施形態において、評価関数を最適化するための性能の値を算出する場合、設計シミュレーションで設定される条件において、評価関数の値が最大（または極大）となる入力の値（構造物の各属性の値）が算出される。
【００９１】
図２３は、構造物の設計シミュレーションにおいて最適化する属性とパレートフロンティア（パレート解の限界領域）との関係の一例を示す模式図である。
図２３に示すように、設計シミュレーションが行われる場合、構造物において最適化する属性（ここでは、重量の逆数及び耐荷重）をパラメータとする空間において、パレート解の限界領域が特定され、この領域内に存在する過去の実験あるいはシミュレーションデータが設計シミュレーションの参照対象とされる。
【００９２】
図２４は、構造物の設計シミュレーションにおいて最適化する属性に制約が設定された状態の一例を示す模式図である。
図２４に示すように、最適化する属性の制約が設定された場合、パレートフロンティア内において、その制約を充足するデータの範囲が評価関数を最適化するための性能の値を探索する探索空間とされる。
【００９３】
図２５は、パレートフロンティア内で設定された制約を充足する空間の評価関数の値を示す模式図である。
図２５に示すように、パレートフロンティア内で設定された制約を充足する各データに対し、評価関数の値を表す空間上のデータが算出できる。この評価関数の値において、最大値（または極大値）となる点に対応する各属性の値が、最適化された構造物の各属性の値となる。本実施形態においては、このように特定された構造物の各属性を機械学習モデルの入力に含め、人工知能を用いて最適な構造物の構造を推論する。
【００９４】
図２２に戻り、構造推論部３１６は、最適化性能特定部３１５によって算出された性能の値となる構造物の構造を推論する。本実施形態において、構造推論部３１６は、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータ（要求される仕様（重量、耐荷重等）、評価関数の重み等）とを入力とし、候補となる構造のうち設計シミュレーションにおける条件を充足すると推論された構造を出力とする機械学習モデルを有している。そして、構造推論部３１６は、ユーザ端末１０から取得され、パラメータ記憶部２７２に記憶されている各種パラメータ（設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータ）及びひな型となる構造物のデータを機械学習モデルに入力し、人工知能により最適化された構造物の構造を出力する。
なお、構造推論部３１６は、構造物の設計シミュレーション結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータを推論結果記憶部２７４に記憶する。また、構造推論部３１６は、ユーザ端末１０からダウンロードが要求された場合に、構造物の設計シミュレーション結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を表すデータをユーザ端末１０に送信する。
【００９５】
［動作］
次に、情報処理システム１の動作を説明する。
［ＵＩ制御処理］
図２６及び図２７は、ユーザ端末１０が実行するＵＩ制御処理の流れを説明するフローチャートである。
ＵＩ制御処理は、ユーザ端末１０の入力部８１５を介してＵＩ制御処理の実行が指示入力されることに対応して開始される。
【００９６】
ＵＩ制御処理が開始されると、ステップＳ１０１において、ＵＩ制御部１１１は、構造物の設計シミュレーションを行うためのユーザインターフェースの初期画面を表示する。ユーザインターフェースの初期画面には、構造物の設計シミュレーションを行うための各種情報を入出力するメニューが表示される。
【００９７】
ステップＳ１０２において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザによって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されていない場合、ステップＳ１０２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１０４に移行する。
一方、ユーザによって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを構築するための学習用データをアップロードするメニューが選択されている場合、ステップＳ１０２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１０３に移行する。
【００９８】
ステップＳ１０３において、ＵＩ制御部１１１は、学習用データアップロード画面を表示する。学習用データアップロード画面では、機械学習モデルの構築に用いる学習用データの選択及び数値解析サーバ２０への送信指示が受け付けられる。
ステップＳ１０４において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、機械学習モデルの出力情報（例えば、「最適化された構造物の構造」等）を設定するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザによって、機械学習モデルの出力情報を設定するメニューが選択されていない場合、ステップＳ１０４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１０６に移行する。
一方、ユーザによって、機械学習モデルの出力情報を設定するメニューが選択された場合、ステップＳ１０４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１０５に移行する。
【００９９】
ステップＳ１０５において、ＵＩ制御部１１１は、出力情報設定画面を表示する。出力情報設定画面では、機械学習に用いられる学習用データにおいて、出力情報として選択可能なパラメータが一覧表示され、機械学習モデルの出力情報として設定するパラメータの選択が受け付けられる。また、出力情報設定画面において、機械学習を開始させる「学習Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作された場合、選択されたパラメータを出力情報とする機械学習モデルの構築要求が数値解析サーバ２０に送信される。
【０１００】
ステップＳ１０６において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択されていない場合、ステップＳ１０６においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１０８に移行する。
一方、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルを選択するメニューが選択された場合、ステップＳ１０６においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１０７に移行する。
ステップＳ１０７において、ＵＩ制御部１１１は、モデル選択画面を表示する。モデル選択画面では、選択可能な機械学習モデルが一覧表示され、一覧表示された機械学習モデルの中から、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルの選択が受け付けられる。
【０１０１】
ステップＳ１０８において、ＵＩ制御部１１１は、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象となるデータ（設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータ）を入力するメニューが選択されたか否かの判定を行う。
機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象となるデータを入力するメニューが選択されていない場合、ステップＳ１０８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１２４に移行する。
一方、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象となるデータを入力するメニューが選択された場合、ステップＳ１０８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１０９に移行する。
【０１０２】
ステップＳ１０９において、ＵＩ制御部１１１は、対象データ入力画面を表示する。対象データ入力画面では、対象データ記憶部１７２に記憶されているデータにおいて、機械学習モデルを用いた構造物の設計シミュレーションの対象の選択が受け付けられる。
【０１０３】
ステップＳ１１０において、ＵＩ制御部１１１は、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。即ち、構造物の設計シミュレーションの要求が行われたか否かが判定される。
「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１１０においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１０９に移行する。
一方、「解析Ｓｔａｒｔ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１１０においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１１に移行する。
【０１０４】
ステップＳ１１１において、データ管理部１１２は、構造物の設計シミュレーションの要求を数値解析サーバ２０に送信する。
ステップＳ１１２において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、構造物の設計シミュレーションの結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信したか否かの判定を行う。
数値解析サーバ２０から、構造物の設計シミュレーションの結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信していない場合、ステップＳ１１２においてＮＯと判定されて、ステップＳ１１２の処理が繰り返される。
一方、数値解析サーバ２０から、構造物の設計シミュレーションの結果（機械学習モデルを用いた推論結果）を受信した場合、ステップＳ１１２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１３に移行する。
【０１０５】
ステップＳ１１３において、ＵＩ制御部１１１は、最適化パラメータ設定画面を表示する。最適化パラメータ設定画面では、設計シミュレーションを行う構造物のひな型のデータが画像として表示されると共に、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを設定するための数値の入力が受け付けられる。
ステップＳ１１４において、ＵＩ制御部１１１は、ユーザによって、「Ｓｔａｒｔ  Ｓｔｕｄｙ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。「Ｓｔａｒｔ  Ｓｔｕｄｙ」ボタンは、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値を、数値解析サーバ２０において算出するためのボタンである。
ユーザによって、「Ｓｔａｒｔ  Ｓｔｕｄｙ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１１４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１１３に移行する。
一方、ユーザによって、「Ｓｔａｒｔ  Ｓｔｕｄｙ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１１４においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１５に移行する。
【０１０６】
ステップＳ１１５において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値を受信したか否かの判定を行う。
数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値を受信していない場合、ステップＳ１１５においてＮＯと判定されて、ステップＳ１１５の処理が繰り返される。
一方、数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値を受信した場合、ステップＳ１１５においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１６に移行する。
【０１０７】
ステップＳ１１６において、ＵＩ制御部１１１は、重み設定画面を表示する。重み設定画面では、構造物を評価する際の重みの設定が受け付けられ、受け付けられた設定が、逐次、数値解析サーバ２０に送信される。
ステップＳ１１７において、ＵＩ制御部１１１は、「Ｓｈｏｗ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。「Ｓｈｏｗ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ」ボタンは、機械学習モデルを用いた設計シミュレーションによって、算出した性能を実現する構造物の構造を数値解析サーバ２０において推論するためのボタンである。
「Ｓｈｏｗ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１１７においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１１６に移行する。
一方、「Ｓｈｏｗ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｄｅｓｉｇｎ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１１７においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１１８に移行する。
【０１０８】
ステップＳ１１８において、データ管理部１１２は、設計シミュレーションの実行要求を数値解析サーバ２０に送信する。
ステップＳ１１９において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションの結果（推論された構造物の構造）を受信したか否かの判定を行う。
数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションの結果（推論された構造物の構造）を受信していない場合、ステップＳ１１９においてＮＯと判定されて、ステップＳ１１９の処理が繰り返される。
一方、数値解析サーバ２０から、設計シミュレーションの結果（推論された構造物の構造）を受信した場合、ステップＳ１１９においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１２０に移行する。
【０１０９】
ステップＳ１２０において、ＵＩ制御部１１１は、推論結果表示画面を表示する。推論結果表示画面では、数値解析サーバ２０で推論された構造物の構造（最適化された構造物の推論結果）が表示されると共に、推論結果の構造物を表す形状のデータ（ＣＡＤデータあるいはＳＴＬデータ等）をユーザ端末１０にダウンロードするための「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが表示される。
【０１１０】
ステップＳ１２１において、ＵＩ制御部１１１は、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作されたか否かの判定を行う。
「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作されていない場合、ステップＳ１２１においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１２４に移行する。
一方、「Ｄｏｗｎｌｏａｄ」ボタンが操作された場合、ステップＳ１２１においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ１２２に移行する。
【０１１１】
ステップＳ１２２において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０に対し、推論結果の構造物を表す形状のデータの送信（ダウンロード）を要求する。
ステップＳ１２３において、データ管理部１１２は、数値解析サーバ２０から、推論結果の構造物を表す形状のデータを受信する。
ステップＳ１２４において、ＵＩ制御部１１１は、ＵＩ制御処理の終了が指示されたか否かの判定を行う。
ＵＩ制御処理の終了が指示されていない場合、ステップＳ１２４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ１０９に移行する。
一方、ＵＩ制御処理の終了が指示された場合、ステップＳ１２４においてＹＥＳと判定されて、ＵＩ制御処理は終了する。
【０１１２】
次に、数値解析サーバ２０が実行する処理について説明する。
［機械学習モデル構築処理］
本実施形態における機械学習モデル構築処理は、ステップＳ３２の処理において、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける各種条件を表すパラメータとを入力とし、候補となる構造のうち各種条件を充足する構造を出力としてアフィン変換行列Ａの値を最適化しながら機械学習を行う点で、第１実施形態における図１５に示す機械学習モデル構築処理と異なっている。
なお、その他のステップについては、第１実施形態における図１５に示す機械学習モデル構築処理と同様である。
【０１１３】
［設計シミュレーション処理］
図２８は、数値解析サーバ２０が実行する設計シミュレーション処理の流れを示すフローチャートである。
設計シミュレーション処理は、数値解析サーバ２０の起動と共に開始され、繰り返し実行される。
【０１１４】
設計シミュレーション処理が開始されると、ステップＳ２０１において、機械学習モデル取得部２１１は、ユーザ端末１０によって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルが選択されたか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０によって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルが選択されていない場合、ステップＳ２０１においてＮＯと判定されて、ステップＳ２０１の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末１０によって、構造物の設計シミュレーションに用いる機械学習モデルが選択された場合、ステップＳ２０１においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２０２に移行する。
ステップＳ２０２において、対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０から、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータを受信したか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０から、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータを受信していない場合、ステップＳ２０２においてＮＯと判定されて、ステップＳ２０２の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末１０から、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータを受信した場合、ステップＳ２０２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２０３に移行する。
【０１１５】
ステップＳ２０３において、対象データ取得部２１２は、ユーザ端末１０からアップロードされた設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータのメッシュ形状を取得する。なお、ユーザ端末１０からアップロードされた設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータがメッシュ形状のデータである場合、ステップＳ２０３の処理はスキップすることが可能である。
ステップＳ２０４において、対象データ取得部２１２は、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すメッシュ形状のデータを対象データ記憶部２７３に記憶する。なお、情報処理システム１が１Ｄモデルとして機械学習を行った機械学習モデルを用いて推論を行う場合には、ステップＳ２０３及びステップＳ２０４の処理はスキップすることが可能である。
【０１１６】
ステップＳ２０５において、最適化パラメータ取得部３１３は、ユーザ端末１０の最適化パラメータ設定画面で設定された構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータを受信したか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０の最適化パラメータ設定画面で設定された構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータを受信していない場合、ステップＳ２０５においてＮＯと判定されて、ステップＳ２０５の処理が繰り返される。
一方、ユーザ端末１０の最適化パラメータ設定画面で設定された構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータを受信した場合、ステップＳ２０５においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２０６に移行する。
【０１１７】
ステップＳ２０６において、最適化性能特定部２１５は、設計シミュレーションを行う構造物のひな型を表すデータ及び構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータに基づいて、設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値を算出（取得）する。なお、算出された性能の値は、パラメータ記憶部２７２に記憶される。
ステップＳ２０７において、最適化性能特定部２１５は、算出した設計シミュレーションにより得られる構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値をユーザ端末１０に送信する。
【０１１８】
ステップＳ２０８において、重み取得部２１４は、構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータを受信したか否かの判定を行う。
構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータを受信した場合、ステップＳ２０８においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２０６に移行する。これにより、構造物の品質を表す評価関数を最適化するための性能の値が、構造物を評価する際の属性の重みを反映させた性能の値に更新される。
一方、構造物を評価する際の属性の重みを表すパラメータを受信していない場合、ステップＳ２０８においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２０９に移行する。
【０１１９】
ステップＳ２０９において、構造推論部２１６は、設計シミュレーションの実行要求を受信したか否かの判定を行う。
設計シミュレーションの実行要求を受信していない場合、ステップＳ２０９においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２０８に移行する。
一方、設計シミュレーションの実行要求を受信した場合、ステップＳ２０９においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２１０に移行する。
【０１２０】
ステップＳ２１０において、構造推論部２１６は、機械学習モデルを用いて、最適化性能特定部２１５によって算出された性能の値となる構造物の構造を推論する。なお、推論された構造物の構造のデータは、対象データ記憶部２７３に記憶される。
ステップＳ２１１において、構造推論部２１６は、推論された構造物の構造（設計シミュレーションの結果）をユーザ端末１０に送信する。
ステップＳ２１２において、構造推論部２１６は、ユーザ端末１０から、推論結果の構造物を表す形状のデータのダウンロードが要求されたか否かの判定を行う。
ユーザ端末１０から、推論結果の構造物を表す形状のデータのダウンロードが要求されていない場合、ステップＳ２１２においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２１４に移行する。
一方、ユーザ端末１０から、推論結果の構造物を表す形状のデータのダウンロードが要求された場合、ステップＳ２１２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ２１３に移行する。
【０１２１】
ステップＳ２１３において、構造推論部２１６は、推論結果の構造物を表す形状のデータをユーザ端末１０に送信する。
ステップＳ２１４において、構造推論部２１６は、ユーザ端末１０から要求された構造物の設計シミュレーションが終了したか否かの判定を行う。ユーザ端末１０から要求された構造物の設計シミュレーションが終了したか否かは、例えば、ユーザ端末１０からの送信される設計シミュレーションの終了通知等に基づいて判定することができる。
ユーザ端末１０から要求された構造物の設計シミュレーションが終了していない場合、ステップＳ２１４においてＮＯと判定されて、処理はステップＳ２０８に移行する。
一方、ユーザ端末１０から要求された構造物の設計シミュレーションが終了した場合、ステップＳ２１５においてＹＥＳと判定されて、設計シミュレーション処理が繰り返される。
【０１２２】
以上のように、本実施形態に係る情報処理システム１は、ひな型となる構造物のデータに対して、各部の形状や物理特性（構成要素）を変化させた複数の構造を候補として用意し、候補となる各構造の物理特性（耐荷重等）を算出する。そして、ひな型となる構造物のデータと、設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータ（要求される仕様（重量、耐荷重等）、評価関数の重み等）とを入力として、機械学習モデルを適用することにより、候補となる構造のうち設計シミュレーションにおける条件を充足すると推論された構造を出力する。
これにより、設計シミュレーションにおける条件に対して最適化された構造を短時間で推論することができると共に、設計シミュレーションにおける条件が変更された場合にも、変更された条件に対応する構造を速やかに推論することができる。
したがって、本実施形態に係る情報処理システムによれば、構造物の設計シミュレーションを柔軟かつ高速に行うことが可能となる。
【０１２３】
［変形例１］
第２実施形態では、構造物の最適化に関する設定を行う場合、図１８に示す最適化パラメータ設定画面を表示し、構造物において最適化する部分及び変化させるレンジを表すパラメータ設定するものとしたが、これに限られない。即ち、構造物の最適化に関する設定を行う場合、図２３に示すような最適化する属性とパレートフロンティア（パレート解の限界領域）との関係を画面に表示し、変化させるパラメータの方向及び大きさをパレートフロンティア内で設定することとしてもよい。この場合、構造物において最適化する属性に対して設定されたパラメータの方向及び大きさに対応する構造が新たに推論される。
これにより、視覚的に解りやすい形態で、最適化する属性に対する変化を設定することができる。
【０１２４】
［変形例２］
第１実施形態及び第２実施形態において、情報処理システム１はクライアント−サーバ型のシステムとして構成されるものとして説明したが、これに限られない。即ち、情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置に実装することにより、スタンドアローン型のシステムとして構成することが可能である。
図２９は、第１実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
図２９に示すように、第１実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合、プロセッサ８１１において、ユーザ端末１０のＵＩ制御部１１１と、データ管理部１１２と、数値解析サーバ２０の機械学習モデル取得部２１１と、対象データ取得部２１２と、数値解析処理部２１３と、が機能する。また、記憶部８１７には、数値解析サーバ２０の機械学習モデル記憶部２７１と、パラメータ記憶部２７２と、対象データ記憶部２７３と、推論結果記憶部２７４と、が形成される。
このような構成により、ユーザのニーズに応じて、ネットワークに接続しない使用形態で第１実施形態の情報処理システム１に相当する機能を実現することが可能となる。
また、図３０は、第２実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合の機能的構成を示すブロック図である。
図３０に示すように、第２実施形態における情報処理システム１の機能を単体の情報処理装置８００に実装した場合、プロセッサ８１１において、ユーザ端末１０のＵＩ制御部１１１と、データ管理部１１２と、数値解析サーバ２０の機械学習モデル取得部２１１と、対象データ取得部２１２と、最適化パラメータ取得部３１３と、重み取得部３１４と、最適化性能特定部３１５と、構造推論部３１６と、が機能する。また、記憶部８１７には、数値解析サーバ２０の機械学習モデル記憶部２７１と、パラメータ記憶部２７２と、対象データ記憶部２７３と、推論結果記憶部２７４と、構造サンプル記憶部２７５と、が形成される。
このような構成により、ユーザのニーズに応じて、ネットワークに接続しない使用形態で第２実施形態の情報処理システム１に相当する機能を実現することが可能となる。
【０１２５】
［変形例３］
第１実施形態及び第２実施形態において、数値解析サーバ２０の機械学習モデル取得部２１１が機械学習モデルを構築する処理を実行するものとして説明したが、これに限られない。即ち、機械学習モデルを構築する処理を数値解析サーバ２０以外の装置で実行し、構築された機械学習モデルを数値解析サーバ２０の機械学習モデル取得部２１１が取得することも可能である。
これにより、物理特性の数値解析あるいは構造物の設計シミュレーションを行う数値解析サーバ２０の処理負荷を軽減できると共に、種々の装置で構築された多用な機械学習モデルを選択して使用することが可能となる。
【０１２６】
以上のように、本発明の実施形態に係る情報処理システム１は、対象データ取得部２１２と、数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）と、を備えている。
対象データ取得部２１２は、メッシュ形状で表された数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の対象物のデータを取得する。
数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の対象物における数値解析の結果（または構造物の設計シミュレーション結果）を推論した推論結果を取得する。
これにより、機械学習を用いて数値解析（または構造物の設計シミュレーション）を適切に行うことが可能となる。
【０１２７】
また、数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、注目するノードと隣接するノードとの関係を表すデータ毎に、入力データを機械学習モデルにおけるアフィン変換行列に入力し、複数のノードにおける機械学習モデルの出力を統合して、数値解析の結果（または構造物の設計シミュレーション結果）を推論した推論結果を取得する。
これにより、同一サイズのアフィン変換行列を繰り返し用いて、機械学習を行うことができるため、機械学習を用いて数値解析（または構造物の設計シミュレーション）を適切に行うことが可能となる。
【０１２８】
また、メッシュ形状に対応するグラフデータは、メッシュ形状を表すノード及びエッジと、当該ノードまたはエッジの少なくともいずれかに物理特性のデータが付与されたグラフデータを含む。
これにより、メッシュ形状のノードが複数の物理特性を要素として保持する場合に、これらを表すグラフデータに機械学習モデルを適用して、数値解析の結果（または構造物の設計シミュレーション結果）を推論することが可能となる。
【０１２９】
また、メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータは、シミュレーションの対象物のデータである。
数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、数値解析の結果として、シミュレーションの対象物において初期状態から結果の状態をシミュレーションの順問題として解析した順計算の結果を取得する。
これにより、シミュレーションの順問題に対して、機械学習を用いた数値解析結果の推論を行うことが可能となる。
【０１３０】
また、メッシュ形状で表された数値解析の対象物のデータは、シミュレーションの対象物のデータである。
数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、数値解析の結果として、シミュレーションの対象物において結果の状態に到達するための条件をシミュレーションの逆問題として解析した逆計算の結果を取得する。
これにより、シミュレーションの逆問題に対して、機械学習を用いた数値解析結果の推論を行うことが可能となる。
【０１３１】
また、数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、数値解析の結果（または構造物の設計シミュレーション結果）として、数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の対象物を表すメッシュ形状に対応する解析後のグラフデータを取得する。
これにより、解析結果がグラフデータとして表される場合に、機械学習を用いて数値解析（または構造物の設計シミュレーション）を行うことが可能となる。
【０１３２】
また、数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、数値解析の結果として、数値解析の対象物全体の解析後の物理量を要素とするベクトルデータを取得する。
これにより、解析結果がベクトルデータとして表される場合に、機械学習を用いて数値解析（または構造物の設計シミュレーション）を行うことが可能となる。
【０１３３】
また、本発明の実施形態に係る情報処理システム１は、最適化パラメータ取得部３１３と、最適化性能特定部３１５と、構造推論部３１６と、を備えている。
最適化パラメータ取得部３１３は、設計対象の構造物の要求仕様に対して実現可能な性能の範囲で、最適化するパラメータを設定する。
最適化性能特定部３１５は、最適化するパラメータに対して、設計される構造物の評価関数が表す評価値を取得する。
最適化性能特定部３１５は、評価値の最大値または極大値の少なくともいずれかに対応する特定の評価値を取得する。
構造推論部３１６は、特定の評価値に対応する最適化するパラメータに応じた構造物の構造を、機械学習モデルを用いて推論した推論結果を取得する。
これにより、構造物の設計シミュレーションを柔軟かつ高速に行うことが可能となる。
【０１３４】
構造推論部３１６は、設計対象の構造物の構成要素を変化させた複数の構造の中から、設計対象の構造物のデータと、設計シミュレーションにおける条件を表すパラメータとを入力として、機械学習モデルを適用することにより、特定の評価値に対応する最適化するパラメータに適合する構造物の構造を推論した推論結果を取得する。
これにより、設計シミュレーションにおける条件に対して最適化された構造を短時間で推論することができると共に、設計シミュレーションにおける条件が変更された場合にも、変更された条件に対応する構造を速やかに推論することができる。
【０１３５】
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、上述の実施形態における情報処理システム１のシステム構成は一例であり、情報処理システム１の機能が全体として実現されていれば、数値解析サーバ２０の機能をより多くのサーバに分散して実装したりすることが可能である。
また、上述の実施形態及び変形例において、物理特性の数値解析の結果あるいは構造物の構造を推論することには、その装置で推論を実行することに加え、他の装置に推論を依頼し、その結果を取得することも含まれる。
【０１３６】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、上述の実施形態における機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システム１を構成するいずれかのコンピュータに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に示した例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【０１３７】
また、上述した一連の処理を実行するためのプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されるリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【０１３８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１３９】
１  情報処理システム、１０  ユーザ端末、２０  数値解析サーバ、３０  ネットワーク、８００  情報処理装置、８１１  プロセッサ、８１２  ＲＯＭ、８１３  ＲＡＭ、８１４  バス、８１５  入力部、８１６  出力部、８１７  記憶部、８１８  通信部、８１９  ドライブ、８２０  撮像部、８３１  リムーバブルメディア、１１１  ＵＩ制御部、１１２  データ管理部、１７１，２７２  パラメータ記憶部、１７２，２７３  対象データ記憶部、１７３，２７４  推論結果記憶部、２１１  機械学習モデル取得部、２１２  対象データ取得部、２１３  数値解析処理部、３１３  最適化パラメータ取得部、２１４  重み取得部、２１５  最適化性能特定部、２１６  構造推論部、２７１  機械学習モデル記憶部
【要約】
【課題】機械学習を用いて数値解析を適切に行うこと。
【解決手段】情報処理システム１は、対象データ取得部２１２と、数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）と、を備えている。対象データ取得部２１２は、メッシュ形状で表された数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の対象物のデータを取得する。数値解析処理部２１３（または構造推論部３１６）は、メッシュ形状に対応するグラフデータの隣接する２つのノードにおける関係を単位として、物理特性の数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の結果を機械学習させた機械学習モデルを用いて、数値解析（または構造物の設計シミュレーション）の対象物における数値解析の結果（または構造物の設計シミュレーション結果）を推論した推論結果を取得する。
【選択図】図１０【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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