AIテクノロジー
完全クラウドだから実現するシームレスなAI統合
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。
AIソルバー
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の未来 - AI アシスタント
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。
SimScaleのAI機能に興味のある方はぜひお問い合わせください。
SimScale AI機能の事例
自動車テーマ&AIソルバー SimScale紹介資料
資料のコンテンツ
- SimScaleの特徴と機能
- ユーザー事例
- 活用例(デモ動画へのリンクつき)
- AIソルバー