電気機器に求められる性能、コスト、開発期間へ要求が高くなるにつれ最適化技術は必須のものとなってきました。設計ツールとして利用が進むにつれ最適化にもこれまで以上の信頼性が求められています。
より良い設計のためにはより広い設計空間での探索が必要になり最適化が大規模になります。計算量も膨大になります。
一方、最適化利用の現状は、歴史的経緯もあり、デスクトップPC程度の計算機を使うことが主流になっています。そのため、最適化の大規模化が受け入れられにくい雰囲気があります。結果として十分な信頼性が得られないことになります。実務において大規模最適化が広がらない原因の一つは、その必要性が十分に理解されていないためであると考えられます。
本ワークショップでは、大規模な最適化を行う事の意義、それを小規模化することのリスクを事例を通して解説します。また、最適化の計算時間短縮の手段の１つとして代理モデルに期待が集まっていますが、これについても、大規模最適化に匹敵する大量の計算を要する十分な学習なしでは所望の効果が得られないことを示します。
ここで示される結果は現時点での技術によるものであり、これからの新しい技術によって状況が大きく変わる可能性があります。本ワークショップが、大規模最適化をより使いやすいものにする新しい技術開発の一助になることを期待しています。

最適化の利用者、関連技術の研究開発に携わっている方々のご参加と活発な議論をお願い申し上げます。

開催概要

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