ものづくり、特に「CAE」（Computer Aided Engineering：コンピュータを利用した工学支援システムにおいては、「開発・設計・生産・管理」の様々な場面で、問題解決や意思決定が必要とされ、これらの実現には、目的や条件によって適切な手法を選択することが不可欠です。 本書は、「CAE」と「AI」（Artificial Intelligence：人工知能）を融合した、新技術「Physics-informed Machine Learning」(Physics-ML) の中で、特に「Physics Informed Neural Networks」(PINNs：物理法則に基づいた深層学習)に興味をもつ技術者が「NVIDIA Modulus」 を活用して、効率的な「PINNs」の実現することを目的としています。 「AI」と「CAE」に関心があり、Ubuntuのコマンドライン操作に対応できて、Pythonの基礎的な知識があれば、「NVIDIA Modulus」による「PINNs」を実行できるようになります。 ■NVIDIA Modulusの概要説明と導入方法 ・ものづくりでのPINNsの期待と実現 ・NVIDIA ModulusによるPINNsの概要と特徴 ・NVIDIA Modulusの導入方法と動作確認 ■基本例題：動作確認例題と微分方程式の記述 ・Lid Driven Cavity Background」： 2次元矩形空間でのキャビティ流れの確認 ・「1D Wave Equation」：1次元波動方程式の解法 ■構造例題：質点系振動問題と弾性構造物の挙動 ・「Coupled Spring Mass ODE System」： 多質点系での力学的振動問題の解法 ・「Linear Elasticity」： 3次元構造物の弾性挙動の分析 ■流体例題：共役熱伝導解析と工学的熱伝導問題 ・「Conjugate Heat Transfer」： 共役熱伝導問題の解析手順 ・「Industrial Heat Sink」： 工学的熱伝導問題の解析手順