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宇宙/ロボット用途等の材料を設計する際、MT法が有効と考えております。
元々少ない設計データから、量産、顧客使用時にトラブルが起きないよう、極端なデータも振って品質設計をするというのがMT法かと考えています。
最近、スパースモデリングなる手法が出てきており、これはMT法の拡張かと思うのですが、如何でしょうか？
特定の条件を極端なものに振ったりする中で選び出すコンセプトといい、原理的には共通と感じました。このスパースモデリング法で確立した設計データを転移学習により量産データにも拡張できると考えました。FPGA/GPUで半導体に実装できればブラックボックス化した上でのエッジコンピューティングもできますし、かなり有望と考えますが如何でしょうか？
元々少ない設計データから、量産、顧客使用時にトラブルが起きないよう、極端なデータも振って品質設計をするというのがMT法かと考えています。
最近、スパースモデリングなる手法が出てきており、これはMT法の拡張かと思うのですが、如何でしょうか？
特定の条件を極端なものに振ったりする中で選び出すコンセプトといい、原理的には共通と感じました。このスパースモデリング法で確立した設計データを転移学習により量産データにも拡張できると考えました。FPGA/GPUで半導体に実装できればブラックボックス化した上でのエッジコンピューティングもできますし、かなり有望と考えますが如何でしょうか？
