代替モデル（Surrogate Model）は，流体力学や構造力学などの高価なコストを要する物理解析を安価に近似する手段として，広く利用されている．しかし，代替モデル自体は数理近似に過ぎず，物理的整合性および工学的応用性には未だ疑問が残る．そこで本研究会では，代替モデルに関連する研究者が集い，従来の数理近似としての代替モデルから，物理現象理解や工学設計など，工学者に必要不可欠な知的活動に繋げるべく，代替モデルの技術革新，幅広い応用，そして新たな価値創出に向けた議論を行う．

Keywords:
CAE, Optimization, Uncertainty Quantification, Surrogate Models, Reduced-Order Models, Physics-Informed, Data-Informed, Generative AI, Interpretable & Explainable AI, ...