Ansysブログ
July 5, 2023
人工知能、機械学習、シミュレーションの連携
人工知能（AI）、機械学習（ML）、シミュレーションが、人間が情報を処理し、予測する方法に革命をもたらす中で、これらの変革的な科学が連携することで、より優れた迅速な意思決定が可能になることを、AnsysのChief Technology OfficerであるPrith Banerjee博士が説明します。
Q: AI、ML、シミュレーションはどのように関連していますか。
Prith Banerjee博士: AI/MLとシミュレーションは別個の技術ですが、交わることで、実に強力な方法で互いを補完することができます。
まず1つ目はAIです。AIは、ルールに基づいて人間の行動を模倣するシステムを作り出します。MLはAIのサブセットであり、コンピュータがトレーニングデータに基づいてルールを自動的に学習できるようにします。 次に、仮想モデルを使用して実世界の製品とシステムを解析するシミュレーションがあります。
これらは独立した概念ですが、絶えず互いに影響し合っています。シミュレーションでは、AIとMLの手法を使用して、モデルをより迅速かつ簡単に実行できます。AIとMLは、シミュレーションを使用して、さまざまな業界やアプリケーションから合成データを作成します。
Prith Banerjee博士は、AnsysのChief Technology Officerです。この役割において、Ansysのテクノロジーの進化をリードし、会社の革新と成長の次の段階を推進します。
Q: AI/MLはシミュレーションの進化にどのように影響しましたか。
Banerjee: シミュレーションの最も基本的な役割は、より良い意思決定をより迅速に行うことです。AIとMLの両方がスピードを実現する重要な要因です。AI/MLを使用すると、設計者は高レベルの仕様から開始し、自動生成された10,000設計オプションを使用して、最適なオプションを迅速に評価できます。
ボトムアップ法、トップダウン法、次数低減モデル（ROM）、大規模言語モデル（LLM） など、さまざまなAI/MLアプローチにより、ソルバーはより高速で正確な予測解析を実行できます。
ChatGPTなどのLLM は、ソルバーをさらに使いやすくする上で特に役立ちます。たとえば、当社のエンジニアの1人が電気自動車に関するシミュレーションを実行したい場合、最初にさまざまなシステム（バッテリー、モータ、充電器など）の仕様を変換する必要があり、多くの時間と専門知識が必要です。
しかし、LLMを使用すると、次のような目的の結果を簡単に記述する英語のステートメントを誰でも作成できます。「航続距離2,000マイル、時速0マイルから60マイルまで1秒で進む電気自動車を設計してください。」シミュレーションは、クルマ全体に対する多数の解決策を自動的に生成し、その中には人間の頭では考えもつかないようなものもあります。
AIはコードの記述方法を改善することもできます。開発者が当社のソフトウェアをアップグレードする必要がある場合、AIは問題を解決するための最良のコードスニペットで対応できます。これにより、開発者の生産性が向上し、カスタマーサービスも強化されます。何千ものカスタマーサービスインタラクションから得られたデータを確認することで、仮想エージェントは迅速に第一レベルのサポートを提供し、専門家がより非定型的な質問に対応できるようになります。
Q: AI/MLが数十億ものソースを統合している場合、精度を確保するにはどうすればよいでしょうか。
Banerjee: 人間の設計者が自動車の仕様を検討するとき、彼らは自分の知識だけでなく、推論能力も含めて、自分自身の多くを使用してそれを構築します。
AIが自動車をモデル化する際、さまざまな情報源から情報を収集しますが、その中には信頼できないものや競合他社、あるいは法的に保護された財産も含まれる可能性があります。これが、人間によるモニタリングや説明可能なAIなどの技術が非常に重要である理由の1つ です。
Ansysでは、独自の知的財産（IP）を使用し、50年以上にわたって構築してきたデータベースに対してChatGPTエンジンを適用しています。これは、お客様とAnsys Customer Excellence（ACE）チームとの何千ものやり取りを通じて学んだことです。信頼性と正確性を確保するために、当社は独自のソースに依存しています。
Q: AI/MLとシミュレーションの次のステップは何でしょうか。
Banerjee: Fordが自動車の製造を始めたとき、当時の製造技術では、長方形や円柱のような金属成形や射出成形など、どのような構造を使用できるかが決められていました。すべてが同じように見えました。鳥のように見える車を作るというアイデアは、想像しにくいものでした。しかし、ジェネレーティブデザインと付加製造技術により、非常に複雑なオブジェクトを構築できるようになりました。
現在Ansysでは、非常に複雑な製品の要件を指定できるMLプラットフォームに取り組んでいます。その結果、人間の設計者が想像すらできない数千もの新しいアイデアを生み出すことができます。これらすべての設計は、シミュレーションを使用して迅速に評価でき、人間の設計者が最適なオプションを選択できます。シミュレーションとAI/MLが連携すると、さらに多くのことが可能になります。