現代のAIテクノロジーは、エンジニアリング分野においてイノベーションを劇的に加速する可能性があります。過去のデータから学習し、活用することで、将来のワークフローを劇的に加速・自動化することが期待されています。

完全クラウドCAEプラットフォーム SimScaleは、シミュレーションワークフロー全体でAIテクノロジーを活用できるように構築されています。これは、様々なソルバーが統一されたプラットフォーム内で動作するように、形状データやシミュレーションの条件、シミュレーションの結果データが整理されて保存されているためです。すべてのデータが統一されたクラウド環境に保管されていることから、ユーザーが独自にシステムを構築する・データフォーマットを作成するといったITへの追加投資コストなしにAIテクノロジーをすぐにワークフローに取り入れ、活用いただけます。

システムに統合されたディープ ラーニング機能により、プラットフォームの中で物理現象を予測するのためのAIモデル (サロゲートモデル) の学習、デプロイ、学習モデルのアップデートが可能になります。AIモデルにより、偏微分方程式(PDE)を数値計算的に解く従来のシミュレーション手法よりも設計空間をより速く、深く、広く探索できます。

SimScaleではNAVASTOの協力のもと、以下の機能を提供しています。

• 学習用データの準備：SimScaleで実施したすべてのシミュレーションデータはAIモデルの教師データとして学習にすぐに利用可能
• モデル学習：グラフニューラルネットワーク(GNN)の学習にクラウドサーバーの最新GPUを活用
• AIモデルのデプロイ：通常のシミュレーションと同様に利用できる形でプラットフォーム上でAIモデルをデプロイ

SimScaleのAI機能は、シミュレーション自体の高速化だけでなく、条件設定といったワークフロー全体の加速を目指しています。SimScaleはすでに、シミュレーションの設定に応じて最適なHPC計算インフラストラクチャを自動選択するために、学習し続けるAIモデルを使用しています。同様の枠組みに基づいて、将来的にはさらに多くのアシスタント機能がリリースされる予定です。例えば、自動的にジオメトリを簡略化する、解析条件を提案する、AIによる予測を用いて定常解析の初期条件を調整する、といった機能が計画されています。