AIBR プレミアム
拓海さん、最近若手が「CFDの代わりにAIのサロゲートを使えば高速化できます」と言うのですが、現場で本当に使えるのか分かりません。要するにブラックボックスじゃないんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、最近の研究は「なぜその予測をしたのか」を説明しようとしていますよ。今回はCFDのサロゲートモデルの内部を後付けで説明する手法を分かりやすくお話ししますよ。
具体的に何を追加すれば説明できるようになるんですか。追加開発や運用コストが気になります。
いい質問ですよ。要点は三つです。まず既存のサロゲートを壊さず後付けで解析できること、次に物理的に意味のある要素を抽出できること、最後に現場向けの信頼性指標を作れることです。追加コストは解析のための学習と評価だけで済む場合が多いんです。
それって要するに、学習済みのAIの内部を後から解析して「渦」や「圧力勾配」みたいな物理現象と結び付けるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！ほぼその通りです。技術名は「スパースオートエンコーダ（Sparse Autoencoder）」を使い、サロゲートの内部表現（ノード埋め込み）から説明可能な辞書を作りますよ。つまり後付けで意味のある基底を見つけられるんです。
具体的に運用で役立つのはどんな場面でしょうか。例えば品質保証や安全基準への説明になり得ますか。
できますよ。要点を3つに整理しますよ。第一に、安全や規制の説明責任のために「何を見ているか」を示せること、第二に、モデルの誤った予測が物理的に妥当かを検証できること、第三に、設計変更の効果を短時間で可視化できることです。これらは投資対効果の面でも説得力が出せますよ。
導入時に社内の技術者にどのように説明すれば納得してもらえますか。現場は「見るだけ」のツールが欲しいと言っています。
安心してくださいよ。まずは三つの可視化を見せれば十分です。時間的一貫性、空間的局在、そして渦領域との整合性です。現場は「この図が意味すること」を直接見ると納得しますよ。
最後に、これを導入したら我々は何を見ればいいんですか。要するに、社内で判断基準に使える指標を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！運用では三つの指標をセットにしますよ。まず説明可能性スコア、次に物理整合性スコア、最後に局所影響度の可視化です。これにより現場での判定が合理的になりますよ。
よく分かりました。要するに、既存のAIを改造せずに中身を解析して、現場で理解できる図と指標に落とし込むということですね。ありがとうございます、拓海先生。
