シミュレーションとAIの融合による最新技術とその活用例
近年、さまざまな業界や分野でAIの活用が進んでおり、製品の設計開発にもその利用が急速に広がっています。アルテアは、設計開発におけるシミュレーションプロセス全体にわたってAI関連のソリューションを提供しており、プリ・ポスト処理の効率化、解析結果の高速予測、動的ROMの作成、更にはジョブスケジューリングの最適化など、誰でも簡単に高度なAI技術を活用できる環境を整えています。
本講演では、アルテア製品に実装されたAIを活用した最新技術の概要と、その具体的な活用事例についてご紹介します。
2024年10月8日開催「アルテア AI ワークショップ 大阪 - AI for Engineers | エンジニアのためのAI」の講演資料です。
Conference Presentations
AI-powered Engineering - エンジニアのためのAI
アルテアは、市場投入に至るまでの開発期間を短縮という大きな課題に取り組むための、シミュレーション技術と設計探査、AI/ 機械学習を融合したソリューションを提供しています。
・physicsAI:3D シミュレーション高速結果予測
・shapeAI:形状探索および識別
・romAI:動的ROM・サロゲートモデル作成
・DesignAI:クラウドネイティブのAI による性能予測ツール
・Design Explorer:解析プラットフォームに統合された設計探索ツール
Brochures
世界のEV/バッテリーメーカーで採用される アルテアのシミュレーション/AI技術
・EV/ バッテリーの設計開発
・全固体電池/リチウムイオン電池に対応する製造シミュレーション
・AIによるバッテリー性能予測ソリューション
Brochures
世界のEVメーカーで採用される アルテアのテクノロジー
・世界の自動車会社で採用されるアルテアのAI技術
- サロゲートモデルによる音圧のリアルタイム予測
- 機械学習を活用した外板張り剛性の座屈荷重予測
- CAD データからディープラーニングで解析結果を高速予測
- 音声マイニングによる製品品質の予測
- ALTAIR RAPIDMINER - データ分析&AI プラットフォーム
・世界のEVメーカーで採用されるアルテアのシミュレーション技術
- バッテリーフレームのコンセプト設計
- 超高速メッシュレス解析による設計プロセス改革
- 1 つのソルバー、1 つのモデルで熱・振動・疲労・応力解析
- バッテリー冷却解析の効率化と流路のトポロジー最適化
- バッテリー製造プロセスの粉粒体シミュレーション
- モーター設計のためのマルチフィジックス解析と最適化
- パワーエレクトロニクス回路シミュレーション
- 騒音対策のためのフルビークルNVH 解析
- コネクティビティ& EMC 対策のためのマルチソルバー環境
・世界市場における競争力強化に、アルテアのクラウド技術を活用する
- Altair Unlimitedで変化に対応し、勝ち抜く
- PBS Worksでクラウドとオンプレを統一的に運用、管理
- クラウドバースティングでオンデマンドにクラウドを活用
・半導体設計の効率化とサプライチェーンの変化に対応するために
- チップデザインのためのワークロードマネージャ
- 設計フロー管理プラットフォーム
Brochures
アルテアエキスパート:アルテア + RapidMiner=フリクションレスAI
AIは、私たちに代わってコードを書いたり、映画の脚本を書いたりと、魅力的な作業を担ってくれます。 しかし、AIの蜜月は終わり、多くの企業はまだ夢の企業には程遠い状態です。 現実には、ほとんどの人がAIに投資していますが、その成果はほとんどありません。その理由は? *フリクション(摩擦):組織的、技術的、金銭的
本セッションでは、アルテアとRapidMinerが、人とデータ、そしてAIが持つビジネスインパクトの間の摩擦をどのように取り除くのかについてご紹介します。
Altair RapidMinerの活用法:
- データサイエンスのあらゆる側面をカバーするAutoML、ビジュアルワークフロー、コーディングをシームレスに統合した単一プラットフォームで提供することにより、コンセプトから生産までを加速
- SASやPythonなどの確立されたデータ分析環境をモダンに
- デスクトップとクラウドの提供により、シームレスで将来性のある方法で企業のニーズに対応
Dr. Ingo Mierswa I アルテア 製品開発担当上級副社長
*メニューの AD)) から、日本語同時通訳をお聞きいただけます
Conference Presentations
Disrupt to Win(勝利のための破壊):計算知能を用いたソリューションの構築
基調講演
Jim Scapa I アルテア 創業者、会長、CEO
Future.Industry 2023
*メニューの AD)) から、日本語同時通訳をお聞きいただけます
Conference Presentations
動的サロゲートモデル作成ツールromAIの重機設計への適用事例 - ATCx 建機・農機
<動画>
重機の設計検討に対して、Altairの低次元化モデル(ROM)作成手法romAIを用いた事例を紹介します。
romAIは微分方程式とディープラーニングを組み合わせた新しい動的低次元化モデル作成手法であり、一般的な時系列予測手法であるRNNやLSTMより少ない学習データで正確な動的挙動の予測ができることを特徴としています。
本発表ではホイールローダーの土砂掘削シミュレーションの土砂モデル(EDEMモデル)をromAIに置き換えることで計算時間を97%削減し、さらにそのモデルを活用した最適化事例について紹介しております。
Altair 園田拓郎
Conference Presentations
Altair Analytics ユーザー別ガイド:あらゆるユーザーのデータニーズに応えるデータ分析環境の構築
データを取り巻く環境によらず、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データもデラー、DevOpsのニーズをまとめて叶えます。
Use Cases
エンジニアリングの専門知識を AIが学習
<AI/機械学習を活用したサロゲートモデルによるBMWの衝突安全性の最適化>
ボディインホワイト(BIW)の衝突設計は、計算コストが高いだけでなく、荷重ケースと設計基準の相反する問題をクリアするため、高度な工学の専門知識を必要とします。BMW社は、機械学習(ML)を活用したサロゲートモデルを使用し、これまで専門家が行っていた業務を自動化、開発サイクルを短縮し衝突安全性をより最適化することに成功しました。
Customer Stories
<講演動画&資料>Altair Knowledge Studio及びAI自動実行ツールを用いた高効率トポロジー最適化解析の活用事例
株式会社中央エンジニアリング 航空宇宙事業部 部長代理 志谷 徹 様
近年、様々な分野の製品開発において金属3D積層造形をはじめとするAM(Additive Manufacturing)技術の適用拡大に伴い、トポロジー最適化解析を用いた設計手法が注目されている。
一方で、解析を実行する上で最適化条件の設定方法や中間密度と呼ばれるファジーな解析結果の取り扱いなどの課題があり、期待する様な最適設計案を導出するまでに多くの時間を費やしまうことでトポロジー最適化を利用した製品開発の足枷となることが度々生じる。
そこで、これらの課題解決のためトポロジー最適化解析に機械学習技術を応用することで、所望する設計要求を最大限に満足する解析結果を短時間で導出することが可能となる新たな設計アプローチについての事例を紹介する。
Future.Industry 2021
プロセス製造のためのテクノロジー活用ガイド
バルク材料を扱うプロセス産業には、医薬品、食品、化学製品、化粧品など様々なものがありますが、生産品質の均一性を維持しながら廃棄物やダウンタイムなどのコスト要因を削減することは、どの企業にとっても共通の課題です。
プロセス製造では、複数の原料の混合、コーティング、分類など様々な処理を行うため、メーカー各社にとっては個々の工程の挙動を把握することが重要です。こうしたプロセスを最適化し、生産性と収益性の向上につなげるには、シミュレーションモデリングの活用とスマート製造の導入が有効です。
このガイドでは、プロセス製造に応用できるスマート製造およびインダストリー4.0 の先進テクノロジーのほか、設計、プロセス効率、生産を加速させるシミュレーションベースのソリューションをご紹介します。
eGuide
製造業のためのデータ分析活用ガイド
近年ではセンサー価格の低下や新たなワイヤレス通信テクノロジーの登場などにより、製造業においてもデータ分析をこれまで以上に効果的に導入することが重要視されるようになりました。
データ分析を導入するためのツールを適切に揃えることができれば、以下のような製品ライフサイクルの各段階で生じる膨大な量のデータも、手を煩わせることなく収集、クレンジング、処理、可視化できるようになります。
• 製品設計、プロセス設計
• 組み立て
• 材料計画
• 品質管理
• スケジューリング
• 保守
• 異常検知
• 販売後の保証請求
データから真の価値を引き出せるようになれば、製造能力、スループット、品質、販売、顧客満足度、
全体効率などに直結する要因(コンポーネントの寿命、交換の基準、エネルギー効率、使用率など)
を正確に予測できます。
このガイドでは、データ分析を製造業に応用するうえで解決すべき重要な課題と、課題解決のためのアプローチを最適化することのメリットをご紹介します。
eGuide
Altair physicsAIを用いた室内温熱環境の高速予測 - LIXIL
株式会社LIXIL
LHT技術研究所 デジタル技術G 木村 藍香様
Conference Presentations