CAE for AI, AI for CAE：環境・複雑現象に挑むCAEと物理整合型AIの共進化

　環境問題や複雑現象の解明に向けて、非線形・多相・大変形・破壊などを扱うCAEの適用が進んでいます。しかし、実際の現象は、スケール・時間・不確実性が絡み合う「従来のモデル化と計算資源の限界を超える課題」を突きつけ続けています。 　一方で、Neural Operators、PINNs、微分可能シミュレーションに代表される「物理を学ぶAI」は、教師データの範囲を超えた外挿的予測や、逆問題・設計最適化への応用において急速な発展を遂げています。 　
従って、CAEとAIをうまく組み合わせることで、より困難な課題に即応できる能力の獲得が期待されます。さらに、CAEによる現象の予測内容をより豊富なものにし、かつ詳細化でき、AIは製品開発の多角的検討・適用範囲の拡大・高速化・コスト削減にも大きく貢献すると期待されます。

第31回計算工学講演会では上述の課題を議論するために、OS06を立ち上げて、幅広い方々からの多くの講演を募集しております。

オーガナイズドセッション（OS）
OS06: CAE for AI, AI for CAE：環境・複雑現象に挑むCAEと物理整合型AIの共進化
橋口 真宜 （明治大学/国立環境研究所）、
石森 洋行 （国立環境研究所）、
垂水 竜一 （大阪大学大学院）

講演申込を含めたスケジュールは下記の通りです。

講演会：第31回計算工学講演会
主催：日本計算工学会
https://www.jsces.org/koenkai/31/
開催場所：ウインクあいち（名古屋市）
会期: 2026年6月3日 (水) – 6月5日 (金)
OS06　「CAE for AI, AI for CAE：環境・複雑現象に挑むCAEと物理整合型AIの共進化」
https://www.jsces.org/koenkai/31/os/
講演申込と論文投稿
講演申込: 2025年12月3日 (水) – 2026年1月16日 (金)
採否通知: 2026年2月下旬（予定）
論文投稿: – 2026年4月3日 (金)

ぜひ、この場で皆様の日頃の研究成果や考えなどを発表していただきたいと思います。