Altair® romAI™の適用分野
Altair® romAI™は、Altair® Twin Activate™内の汎用性が高く堅牢な人工知能（AI）搭載テクノロジーです。 モデルベース開発ワークフローに欠かせないromAIは、デジタルツインの作成と展開、最適化と複合領域解析の高速化、モデルの低次元化、システム同定のためのテストデータ処理、シミュレーション精度の向上など、多くのアプリケーションに対応しています。
このソリューションは、サードパーティのソフトウェアやハードウェアベースのアプリケーションにエクスポートするためのFunctional Mock-up Interface（FMI）Standard、Cコード、ダイナミックリンクライブラリ（DLL）などの一般的なフォーマットをサポートしています。 romAIは、動的な問題を扱うために使用される場合、連続時間動的モデルを生成し、任意のタイムステップで任意のソルバーで動作します。
romAIの詳細romAIを導入したのお客様の声
サステナビリティ目標の達成
MabeはromAIを活用し、洗濯機のテストデータからリアルタイムに準拠したデジタルツインを生成しました。 このAIを活用したソリューションは、Mabeがサステナビリティ、品質、コスト、効率の目標を達成するのに役立ちました。
「romAIは、過去のデータの価値を活用するのに役立ちました。 今では、持続可能な製品と機能をこれまで以上に最適化し続けることができるようになりました」
— マーティン・オルテガ博士、デザインマネージャー、Mabe
耐空性と複合領域の最適化
LeonardoはAltair® romAI™を活用して、Altair® HyperStudy®のシミュレーションデータを用いて効率的な低次元化モデル（ROM）の構築とトレーニングを行っています。 このソリューションは、航空機の設計における2つの重要な課題、すなわち耐空性とパワーユニットの複合領域の最適化に対応するものです。
「romAIの技術は、我々の現在のワークフローにシームレスに統合され、シミュレーションに必要なHPC時間を短縮しながら、精度の高い結果を提供してくれました」
— フェデリコ・ダミーコ氏、デジタルエンジニアスペシャリスト、Leonardo
オペレーショナルデジタルツイン
Advanced Engineering Solutions（AES）は、アルテアと共同で、大手部品メーカーのプレス成型プロセスの監視と改善に取り組みました。 この課題を解決するために、チームはromAIを活用して効率的なROMを作成し、製造プロセス全体のデジタルツインに展開しました。 このソリューションにより、プロセスの動作条件の変化がリアルタイムで明らかになりました。 この重要な情報により、チームは成形工程に必要な修正を特定し、最終製品の品質を向上させることができました。
「romAIモデルの効率性により、製造工程の生産品質に関するフィードバックを即座に得ることができました。 デジタルツインの利点は、プロセス全体をリアルタイムに近い形で鮮明に見ることができることです。 この可視化によって、製造上の問題を特定し、それに対処するために必要な決定を下すことができました」
— アントニオ・デル・プレッテ氏、アドバンストエンジニアリングソリューションCTO
リアルタイムハードウェアアプリケーションのためのディープラーニング
この研究では、romAIを使用して、忠実度の高い3Dシミュレーションを、リアルタイムハードウェアアプリケーションに搭載するために、効率的で正確なディープラーニングモデルに変換した方法を説明します。
「romAIは、ユーザーフレンドリーなインターフェースとトレーニングパラメータの明示的な定義を統合します。 この組み合わせにより、簡単に展開できる正確なモデルを作成できるようになります」
— ジュゼッペ・グッロ氏、シニアFEAアナリスト、CNH Industrial
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その他のリソース
Getting the Signal with Digital Twin - Leonardo Deploys Digital Twin to Capture In-Flight Behavior of Helicopter Radar
Leonardo needed to correct a helicopter radar transmission loss caused by in-flight vibration to the helicopter's radome. Leonardo deployed Altair's digital twin solution to solve the problem. Using a multiphysics approach, the team created a digital twin of the radar antenna's structural and electromagnetic systems. They then correlated deformation to the antenna's design, tracked changes based on vibration, and calculated the antenna's electromagnetic signature. With these findings, Leonardo could optimize its next antenna build version without using expensive prototypes. Altair's solution also closed loops and slashed turnaround times between Leonardo's structural and electronics engineering departments by enabling teams to evaluate the radome and antenna system models in a unified ecosystem. The resulting streamlined workflows produced valuable insights into the antenna radiation patterns, physics drivers, and best trade-offs early in the development cycle, saving Leonardo time and technical resources.
romAI and Altair® nanoFluidX®: Leveraging AI on Drivetrain CFD Simulations
Learn how romAI can predict the thermal behavior of gearboxes during operations by smartly reusing data from nanoFluidXR oil flow simulations. To solve the thermal problem, a dynamic non-linear ROM is generated to estimate the gear-oil heat transfer coeff
Altair romAI: AI-powered Solution to Speed-up System Design and Optimization
Nowadays, machine learning techniques are used in many applications. In the field of reduced-order modeling, they are conveniently used especially when dealing with complex non-linear systems when a standard equation-based approach can’t achieve the needed performance in terms of efficiency and accuracy. To tackle this need, Altair has developed a novel approach: Altair® romAI™.
This application combines AI and system modeling techniques to generate reusable static or dynamic models extremely time-efficient, hence able to speed-up system design and optimization.
Besides introducing the romAI approach, in this session we present 2 applications of romAI applied on Altair® EDEM™ simulations to better understand and appreciate the benefit of this novel approach in the DEM discipline.
Presented as part of the virtual ATCx DEM in November 2022.
Speaker: Livio Mariano, Director Math Systems, Altair
Duration: 15 minutes
