シミュレーションにおける人工知能と機械学習とは?

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、多くの業界の企業で不可欠なツールとなっており、既存のプロセスの新たな可能性を解き放ち、まったく新しい形態のイノベーションを可能にしています。

AI と ML は、シミュレーション・プロセスに組み込むことでユーザーに大きなメリットをもたらします。AI アシスタンスを使用すれば、現実世界の複雑なシステムの現実的なモデルを構築することができます。正確さを損なわずに数秒で結果を提供できる強力な ML 代理モデルを使用すれば、トレードオフ研究や最適化のスピードを上げることもできます。

AI および ML ツールを使用する主なメリット

シミュレーションのスピードアップ

機械学習モデルによって、数秒で信頼性の高い結果を得て、設計スピードを上げることができます。

設計の最適化

トレーニング済みの AI モデルを使用して、設計バリエーションの余地を探索し、最適な設計を見つけることができます。

時間とリソースの効率的な活用

クラウド上のトレーニング済みの AI モデルを使用することにより、オンサイト・ハードウェアのニーズを軽減できます。

潜在能力の確保と新たなイノベーションの実現

AI 体験を活用して、より効率的に仕事を進め、重要なタスクにより多くの時間をかけることができます。

AI と ML がさまざまな産業に与える影響

航空宇宙・防衛業界

AI と ML は、設計プロセスを高速化し、物理的なテストのコストを削減することで、航空宇宙・防衛業界を進化させています。AI と ML によって、安全性と効率を確保しながら安全基準を満たす、正確なシミュレーションが可能になります。

自動車・輸送機械・モビリティ

自動車・輸送機械・モビリティ業界では、AI 主導のシミュレーションがイノベーションを促進し、メーカーは自動車をより迅速に設計し、新しいアイデアを仮想的にテストできるようになっています。AI および ML ソリューションによって製品のパフォーマンスを向上させながら、コストとリスクを軽減できます。

産業機械

産業機械メーカーにとって、AI と ML は、エンジニアによる設計上の複雑な課題の解決をサポートするツールとなります。こうしたツールによって、さまざまな条件下で製品のパフォーマンスをテストし、企業はすべてが効率的かつ確実に動作することを確認してから、製品を市場にリリースすることができます。

ハイテク

ハイテク企業はテクノロジーを活用して製品のバーチャル・モデルを作成し、より正確なテストと設計調整を可能にしています。機械的挙動や熱条件などをシミュレートして、製品のパフォーマンス向上に活用しています。

ライフサイエンス＆ヘルスケア

ライフサイエンス＆ヘルスケア業界において AI と ML は、人体の相互作用、医療機器、手術機器のシミュレーションに役立っています。AI と ML を活用することにより、エンジニアはさまざまな材料やシステムの動作を予測し、患者の転帰の改善と革新的なヘルスケア・ソリューションを実現できます。

エネルギー・資源・インフラ

エネルギー・資源・インフラ業界では、さまざまな現実の条件下における大型の構造物や複雑な装置の動作の予測に AI と ML が利用されています。AI と ML は、振動や腐食から流体力学に至る広範な事物のシミュレーションに使用されており、持続可能で効率的なインフラ・ソリューションに役立っています。

シミュレーションのフル活用

既にあるリソースを最大限に活用します。ML ニューラル・ネットワーク・モデルを設計データやシミュレーション・データに基づいてトレーニングして、システムの挙動を再現する AI 体験を生成できます。こうしたテクノロジーによって、今後の設計のモデリングと最適化を促進できます。AI を活用した設計の最適化によって、非常に応答性の高い方法で設計空間を模索し、より効率的に仕事を進め、本当に重要な仕事に集中することができます。

機械学習によってシミュレーションを迅速化

AI を活用した MODSIM によって、すべてのユーザーがシミュレーションを利用可能に

モデリングとシミュレーションの統合(MODSIM)により、設計者とエンジニアはシミュレーションの恩恵を受けられるようになりました。開発のあらゆる段階でシミュレーション・データを活かした設計が可能になります。企業で MODSIM を導入する重要なステップの 1 つが、シミュレーションの民主化です。すなわち、専門家ではないユーザーに、有限要素解析(FEA)、数値流体力学(CFD)、電磁界シミュレーションなどのエンジニアリング・シミュレーション・テクノロジーを効果的に活用するために必要なスキルを提供する作業です。

事前にトレーニング済みの ML モデルには、多くのシミュレーション・アプリケーションのワークフローを設定するために必要な専門知識が含まれているため、ワークロードを削減し、必要な結果を迅速に得ることができます。詳細なシミュレーションの設定や機械学習の経験は不要です。AI 体験には専門知識が組み込まれており、モデルの設定が既に定義されています。AI を活用した MODSIM 体験によって、設計担当者は最初からシミュレーション情報に基づいた意思決定ができます。

MODSIM の詳細

クラウド上の AI を活用してハードウェア・コストを削減

数多くの物理的なシミュレーションを行うには、コンピュータ・ハードウェアへの多大な投資が必要になります。モデルのトレーニングは当社が実行し、お客様はクラウド上で結果を確認できます。トレーニングが完了したモデルは、フル・シミュレーションとは異なり、僅かな時間で信頼性の高い結果を提供できます。クラウドなら、フル・シミュレーションの計算コストが高くなるコンセプト段階でも、社内で人工知能の強みを活かして物理ベースの設計を取り入れることができます。

バーチャル・ツイン体験で現実世界を把握

バーチャル・ツイン体験によって、高度なシステムの環境全体を可視化し、モデル化し、シミュレートできます。信頼性の高いバーチャル・ツイン体験を構築するには、実際のシステムを正確にモデル化する必要があります。機械学習アルゴリズムによって、エンジニアはシステムの複雑な挙動をモデル化して理解し、仮想環境と実際の環境をより密接に連携させることができます。予測モデリングを使えば、コストと時間のかかる物理テストを実行しなくても迅速にバーチャル・テストが可能になります。その結果、人間の体内やその他の現実世界の環境など、他の方法ではアクセスできないシステムについて洞察を得ることができます。そのため、物理的なプロトタイプの完成を待たずに、コンセプト段階から製品の実際のパフォーマンスを検証できます。AI を活用したバーチャル・ツイン体験は、さまざまな業界のジェネレーティブ・エコノミーへの参入を後押ししています。

バーチャル・ツインを体験

AI を活用して複雑なバイオ材料をモデル化