シリーズ目次
- ボックスカルバートの形状予測AI ～データ整理編～
- ボックスカルバートの形状予測AI ～学習用設計データの作成編～
- ボックスカルバートの形状予測AI ～ニュートラルネットワークの構築編～
- ボックスカルバートの形状予測AI ～いざ予測 編～
- Tensorflow.Keras で学習したモデルをtensorflow.jsで使う
説明
前回ボックスカルバートの形状予測AI のニュートラルネットワークを構築し、学習を終えました。
今回は、学習した結果を Webアプリで 表示することにしました。
作ったアプリはここで動作を確認できます
https://sasaco.github.io/BoxAI
Web アプリに変換することができる
Web アプリでは tensorflow.js を使えば
特に サーバーを用意することなく ブラウザ上で完結するアプリにすることができます。
下図のように 入力を変更するとすぐに
上床版, 下床版, 側壁 の部材厚が変化します。
最適な断面を提示する仕組み
入力に対して **安全率(result_max)**が 1.00 となる断面 を適正な断面として
AI が提示する仕様にしました
ソースコードはここにあります
https://github.com/sasaco/BoxAI
次回
次回、はこの Web アプリで使った tensorflow.js について少しだけ 書きます。