説明

実験データや高精度計算データから機械学習・統計手法を用いてモデルや予測を構築する手法の総称。基礎物理の解明が難しい現象（例：燃焼）や物理ベース解析に非常に時間を要する場合（例：高精度な流体解析）に有用とされ、実測データや既存シミュレーション結果をもとにサロゲートモデル（代替モデル）や応答曲面を作成して高速予測に活用する。一方で、データの偏りや不足による不確実性、ブラックボックス化による解釈困難さといった課題があり、物理法則に基づくモデルとのハイブリッドや不確かさ評価の導入が重要となる。