Fortranの高速シミュレーション能力とPythonの機械学習ライブラリを効果的に組み合わせ、高精度な合金強度予測モデルを構築した例を紹介します。Fortranの数値計算性能とPythonの柔軟な機械学習環境の両方の利点を最大限に活用し、材料設計プロセスの効率化を実現しました。

Fortranによるシミュレーション

Fortranを用いて、3元系合金の組成と温度に基づく強度計算シミュレーションを実装しました。主な特徴は以下の通りです。

このシミュレーションにより、幅広い組成と温度条件下での合金強度データセットを生成しました。

Pythonによる機械学習モデルの構築

生成されたデータセットを用いて、Pythonのscikit-learnライブラリでランダムフォレストモデルを構築しました。

これらの指標から、構築したモデルが高い精度で合金強度を予測できることが分かります。

元素間の相互作用が強度に大きな影響を与えていることが明らかになりました。

Fortranによる高速シミュレーションとPythonの機械学習を組み合わせることで、高精度な合金強度予測モデルの構築が可能です。この手法は、材料科学、流体力学、量子化学、気象学など、さまざまな計算科学分野における効率的なデータ解析や予測モデルの構築に有効です。
Fortran BuilderとNAG数値計算ライブラリは、このような高度な科学技術計算に適したツールです。高速性、精度、使いやすさを兼ね備え、Pythonなど他言語との連携も容易です。計算科学分野での研究や開発に、ぜひこれらのツールの活用をご検討ください。