ベイズ最適化による翼形状探索
CST Parameterizationで翼形を表現し、XFOILによる性能評価を反復します。圧力分布と揚抗比・揚力係数・抗力係数の推移から、形状が更新される過程を追えます。
技術
シミュレーションや学習の過程を、GIFと短い解説で紹介します。
CMA-ESの探索過程
共分散行列適応進化戦略（CMA-ES）を、Sphere・Rosenbrock・Eggholder関数に適用。世代ごとに評価点の分布を更新し、最適解へ収束する過程を可視化しています。
水槽内の流れと温度のCFD解析
給排水口とヒーターを配置した水槽モデルに対し、流線・温度分布・渦構造（Q基準）を同時に表示。循環流れと熱輸送の形成過程を確認できます。
コンテナ積み付け最適化
複数種類の梱包箱を、床荷重と重心位置を考慮しながら複数サイズのコンテナへ割り当てるシミュレーションです。在庫の選択から配置までの過程を表示します。
強化学習による航空機の制御
強化学習で獲得した方策が2機を操縦するドッグファイトシミュレーション。3次元軌道、操縦入力、レーダー探知状況を同時に表示し、方策の意思決定を追跡します。
ニューラルネットワークの学習過程
sin(x)を近似するネットワークの重みを、大きさと正負の色で可視化。L1 Lossによる疎な重みと、L2 Lossによる分散した重みの違いを予測曲線とともに比較できます。
AIエージェントの協調ワークフロー
複数のAIエージェントがPlan・Design・Evaluation・Reviewを分担し、レビュー結果を設計へフィードバックする構成です。反復からTest・Productionへ進む状態遷移を表現しています。