AIと対称性で吸音布設計を加速

国際研究チームは、人工知能と対称性を用いて、織物構造の吸音設計を高速化する手法を確立した。東北大学、理化学研究所、フランスのエコール・セントラル・ド・リヨンおよびフランス国立科学研究センターの研究チームは、糸の上下交差パターンが微小隙間内の気流を制御し、摩擦と熱で音エネルギーを散逸させる点に着目した。製造と接続条件を満たす大量の織りパターンを生成し、回転対称や鏡像対称を含む四種類の対称性で分類した。 研究チームは人工知能で類似構造を設計マップ上に配置し、少数の詳細音響シミュレーション結果から予測モデルを訓練した。学習後のモデルは候補デザインを一分未満で評価し、有望な織り構造を効率的に探索できる。選抜デザインを独立の詳細シミュレーションで検証した結果、予測吸音性能の誤差は五パーセント以内だった。 本研究では、対称性が糸交差点の配置や気流経路を変え、吸音性能に直接影響することも確認した。曲がりくねった気流路を作るパターンほど音エネルギーを摩擦と熱で散逸させやすく、開いた直進的な気流路を作るパターンでは効果が異なる。最小の繰返し単位も音響挙動の幅を左右するため、対称性は視覚的な特性ではなく、物理的な設計パラメータとして活用できる。 成果はコミュニケーションズ・マテリアルズ誌に発表された。リード著者のタナサック・ワンロンクラング氏は、対称性、物理シミュレーション、機械学習の組み合わせにより、試行錯誤では現実的に検討できない織物構造を探索可能だと述べた。今後は三次元織りの試作品を製造して実測検証し、多層構造、大型の繰返し単位、製造工程のばらつきへと手法を拡張する。