粉粒体解析ソフトEDEMを使った事例です。粉体材料は代表的な物性値がなく、設定パラメータのキャリブレーションが重要になります。測定可能な量を実測データと解析で比較し、EDEMで設定する設定パラメータを決定します。
汎用的に粉体解析のキャリブレーションで使われている測定量は、「安息角」です。安息角とは、粉体を平らな皿などの上に落下させたときに形成される山の斜面と、水平面のなす角のことを指します。
本事例では、最適なパラメータの組合せを見つけるために、以下の手法を用いました；
これによって、キャリブレーション作業の効率化を図れます。
以下は、RapidMinarによる予測値です。EDEMで計算した安息角とよく一致する結果が得られました。
以下は、予測値と学習データ（真値）の比較グラフです。一部、外れ値が見られるものの、それ以外は学習データの値をよく再現しており、予測モデルの信頼性を確認できました。
AIを活用したキャリブレーションの利点として、以下が挙げられます。
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