| 大会名称 |
|---|
| 2019年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019S |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019/8/27 |
| セッション番号 |
| C-15 |
| セッション名 |
| エレクトロニクスシミュレーション |
| 講演日 |
| 2019/9/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| C棟 3F Ｃ307講義室 |
| 講演番号 |
| C-15-1 |
| タイトル |
| 深層学習を用いた超高速地中レーダシミュレーション |
| 著者名 |
| ○園田 潤, 木本智幸, |
| キーワード |
| 深層学習, 地中レーダ, シミュレーション, 敵対的生成ネットワーク |
| 抄録 |
| 地中レーダは入射した数百MHz帯の電波の反射波から非破壊に地中を推定する技術であり，近年問題になっている道路空洞やコンクリート劣化などの社会インフラ点検などに有効である．地中レーダの結果の検証や地中の推定などに，FDTD法によるシミュレーションが広く用いられているが，計算時間がかかる問題があった．この問題に対して，スーパーコンピュータやGPUなど高速ハードウェアによる手法が研究されてきたが，地中レーダでは走査点数だけFDTD計算をする必要がありさらに計算時間を要するため，GPUで高速化しても十分程度を要していた．本研究では，%近年急速に発展している人工知能技術のひとつである深層学習を用いた%シミュレーション手法による超高速な地中レーダシミュレーション手法を提案する． |
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