AIBR プレミアム
拓海先生、最近読んだ論文の話を聞きたいのですが。うちの現場に役立つ話でしょうか。私は数字なら触れるが、AIの細かいことは苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日は微分方程式をAIで解く新しい枠組みについて、要点を分かりやすく話しますよ。
微分方程式ですか。工場の設備や流体の計算でよく聞く言葉ですが、AIがそれをどう変えるのかがイメージできません。
まず結論を三つでまとめます。1) 大量の「第一原理に矛盾しない」データを低コストで作れる。2) 高周波成分の近似が得意になる仕組みがある。3) それを受けてTransformerベースのAIが安定して解を学べる、です。
うーん、専門用語が入ると分かりにくいのですが、「第一原理に矛盾しないデータを作る」とは要するに計算で作った正しい例を大量に用意するということでしょうか。
その通りです。具体的には、我々が知っている方程式（これを微分方程式と呼びます）に対して、解の候補を作り、それを方程式に代入して源項（ソース）や境界条件を逆算します。つまり方程式と矛盾しない入出力ペアを大量生産できるんです。
なるほど。それならデータ不足の悩みは解けそうですね。ですが高周波成分って何ですか。現場の波動とか細かい揺れのことですか。
いい着眼点ですね。高周波成分とは簡単に言えば細かい変化の部分です。工場で言えば微小な振動や細かな温度差に相当します。従来のAIはこの細かい部分を捉えにくく、近似が荒くなりがちです。
これって要するに、荒い見積もりでは安心して使えないが、細かい部分までしっかり取れるなら実運用で使えるということですか。
その通りです。さらに、この論文は尺度拡張演算子（Scale-Dilation Operator, SDO）という仕組みで、データを別の空間に変換して高周波成分を抑え、学習しやすくしています。学習が安定するため、結果的に細部まで精度が出せるんです。
学習が安定するのは投資対効果に直結しますね。現場に入れる際の不確実性が下がるなら、投資決定しやすいです。実際の導入コストや運用はどう変わりますか。
要点は三つです。1) データ生成は低コストで自前で作れるため、外注データ購入の費用を抑えられる。2) SDOにより学習効率が上がり、トレーニング回数や計算時間が削減できる。3) トランスフォーマー型モデルを用いることで、異なる方程式に横展開しやすいという利点があります。
分かりました。要するに、社内で使える大量の学習データを作って学習させ、細かい変化も取れるように前処理してからAIに覚えさせるわけですね。自分の言葉で言うと、まず土台（データ）を固めて、次に磨きをかけるという流れになりますか。
素晴らしい表現ですよ。まさにその通りです。大丈夫、一緒に設計すれば確実に実行できますよ。次は会議で使えるフレーズを用意しましょうか。
ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。まずは方程式に矛盾しない大量データを作り、それを尺度変換で扱いやすくしてAIに学ばせる。実運用で重要な細部も取れるから投資判断しやすい、という理解で正しいですね。
