Altair PhysicsAI 2024リリースノート

お知らせ

学習、テスト、予測の実行のためには、75Altairユニットが使用されます。

新機能

コンターの予測精度の向上: 数値的には重要ではありませんが、physicsAIは局所的なノイズを含むアニメーションが作成されることがありました。これは、特に変形図アニメーションで顕著でした。新しいスムージングスキームが導入され、よりクリーンな出力予測の作成が可能になりました。改良されたアルゴリズムは、ノイズを減らし精度を向上させることで、予測を改善します。
図 1.
モデル品質評価のための予測の強化: 学習後、機械学習モデルの精度を評価するために数値的な指標をもとにデータ分析を行います。新しい測定基準には、決定係数（R²）、Sprague-Geers、ピーク値の絶対誤差とパーセント誤差が含まれます。新しいメトリクスが、モデルの品質を評価するために使用されるphysicsAIの幅広い診断ツールに追加されました。
Altair Oneへのシームレスな統合で、スケーラブルなコンピューティングリソースにアクセス: 幾何学的ディープラーニングは、学習にかなりのコンピューティングリソースを必要とします。Altair One Driveに保存されたプロジェクトについては、ワンクリックでAltair OneのHPCシステムで学習を実行することができます。Altair OneのスケーラブルなHPCおよびクラウドリソースなら、必要なコンピューティングパワーへのアクセスが簡単です。

機能強化

バッチサイズは学習パラメータとして公開されています。
データセットの各ファイルに存在する節点と要素の数が表示されます。
エラーメッセージが改善されました。

解決した問題

MAE予測で、真理値がゼロのエンティティからの寄与が無視されていた問題。
ベクトル予測は、出力値が非常に大きい / 小さい場合、正しい結果が得られませんでした。

既知の問題点

学習テーブルのカラムのソートが科学的表記の場合、正しく表示されません。
2022.3で作成された仕様ファイルとの互換性は保障されません。新しいファイルの作成が必要です。