AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「AIで設計シミュレーションを高速化しよう」と言われまして、何から聞けばよいか分からないのです。そもそもAIが作る予測の中身と、現場で使えるかどうかの判断基準を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！まず結論だけお伝えしますと、今回の研究は「AIの予測が未知の状況（域外: Out-of-Domain）で外れるかどうかを、確率的な不確実性を使って見分け、改善する実践的な方法」を示しています。要点は三つです。まず、不確実性を評価できると失敗を事前に察知できること、次に多数のモデルの多様性が有用であること、最後に物理的制約（保存則など）を学習後に使って修正できることです。一緒に段階を追って見ていきましょう。
なるほどです。ただ私、そもそも論として「域外（Out-of-Domain）」という言葉がよく分からないのです。現場で言うとどういう状況でしょうか。これって要するに「学習に使ったデータと現場の条件が違う」ということですか。
正解です！その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね。簡単に言えば、学習時に見たことのない入力や条件が来ると、AIは自信を持って間違った予測をすることがあります。実務では材料の性質や境界条件、外乱が変わるとこれが起きやすいのです。だから不確実性（Uncertainty Quantification, UQ）を定量化して、どの予測を信用するか判断する仕組みが重要になるのです。
それを聞くと投資対効果の話を考えたくなります。評価に時間やコストがかかるのでは、従来の数値シミュレーションで十分な場合もある。導入判断の際に何を見ればよいでしょうか。
良い質問です、田中専務。要点を三つに絞ってください。第一に、UQが現実の誤差と相関するかどうか。第二に、UQの計算コストが実運用で許容できるか。第三に、物理の制約で予測を後処理できるか、です。本論文はこれらを踏まえ、計算効率の良い多様性を持つモデル設計と、保存則などを用いた修正手法を提示しているため、実用性に寄与する設計思想が学べますよ。
多様性を持つモデル、ですか。Ensemble（アンサンブル）という言葉を聞いたことがありますが、それと似たものですか。コストは上がりませんか。
良い推察です。Ensemble（複数のモデルの集合）は確かに有力で、誤差の高い領域を特定するのに有効です。ただし単純なアンサンブルは計算負荷が高く現場で使いづらいことが多いのです。そこで本研究は、最後の層で複数の出力ヘッドを持たせて多様な予測を出しやすくするDiverseNOという構造を提案しています。これによりアンサンブルに近い不確実性評価を、計算コストを抑えて実現できるのです。
それなら現場でも試しやすそうです。最後に、実際の精度改善はどのように行うのですか。学習し直すのですか、それとも予測を後から補正するのでしょうか。
その通りです、両方のアプローチが可能ですよ。論文では、不確実性の高い部分を見つけ、その分散情報をProbConservという枠組みに渡して、物理保存則などの制約を満たすように予測を補正しています。つまり学習し直す代わりに、既存の予測を物理的に整えることで実用的に性能向上を達成しています。大丈夫、一緒に段階を踏めば必ずできますよ。
分かりました。では私なりに整理しますと、要するに「計算負荷を抑えた多様性を持つモデルで不確実性を見積もり、その情報を物理制約の補正に使えば、未知の条件でも安全に使える可能性が高まる」ということですね。正しければ、この方向で社内の PoC を進めてみます。
