【サイエンス映像学会　ウェビナー　2024年1月24日（水）19：30～ のお知らせ】

「富岳による銀河生成シミュレーション」について、東京大学大学院理学系研究科天文学専攻  准教授  藤井通子 先生にお話しをうかがいます。

Deep Lerningによる計算の高速化が注目されています。

皆様のご参加をお待ちしております。


「AI・潜在空間の衝撃」 シリーズ  #9

天文学のシミュレーションへのDeep Learningの応用 

内容：天体の時間進化を数値的に計算する天文学のシミュレーションでは、方程式で書き表される物理を基に天体の時間発展が計算されている。しかし、一つのシミュレーションの中で扱う時間・空間スケールは何桁にもまたがるため、小さな領域で短時間に変化する部分がシミュレーションのボトルネックとなる。この問題を解決するため、Deep Learningによる予測結果（サロゲートモデル）によってシミュレーションの一部を置き換える試みについて紹介する。