AI Tool

AI Toolは、OCTAの各シミュレーションエンジンで得た解析結果や画像ファイルからデータ配列を抜き出してデータフレーム作成を行う機能、およびデータフレームから機械学習・深層学習によるデータ解析機能を備えている。データとしてシミュレーションデータに限らず、実験で得られたデータや画像も使用できる。
OCTAのシミュレーションエンジンを用いて得られた結果（UDFデータ）は多重配列や入れ子型の複雑な配列構造で計算結果を保持しているが、データーフレーム作成機能を用いることで、それらを機械学習で使用可能な二次元配列データ（数値データ）に変換することができる。また計算結果を処理して必要な物性に計算後、データフレームを作成することができる。OCTAのシミュレーション結果ファイル以外にも、顕微鏡画像ファイルやCSVファイルにも対応している。
データ解析機能では機械学習・深層学習を行うためのテンプレートが用意され、スクリプトを書かずにGUI操作により機械学習・深層学習を行うことができる。機械学習ではScikit-learnを、深層学習ではTensorFlow/Kerasを利用することができる。

基本機能

  • - データの読み込み
    シミュレーション、実験データによらず、CSVデータや画像データを読み込んでデータフレーム化
  • - シミュレーション結果（UDF）からのデータフレーム作成
    応力や体積分率など結果そのものをデータフレーム化
    スクリプト処理（Action）によりデータを加工し、データフレーム化
  • - 電子顕微鏡（SEM、TEMなど）やシミュレーション結果画像からのデーターフレーム作成
  • - 作成されたデータフレームの編集
    データの複製や削除、複数データの結合、CSV保存など
  • - 機械学習機能
    Scikit-learnによる機械学習のためのインタフェース
    Linear Regression ,SVR, Logistic Regression, Random Forestなどの複数のモデルに対応、各種実行パラメータの設定をサポート
  • - 深層学習機能
    Tensorflow/Kerasによる深層学習ためのインタフェース
    モデルのレイヤーの組み立てや各種実行パラメータの設定をGUIサポート
  • - Pythonスクリプト実行機能
    スクリプトによるデータの加工やデータフレームとの連携、機械学習・深層学習モデルの操作が可能