AnsysがNVIDIA GTCに参加: シミュレーションと現実のギャップを狭める

GTCでは、800を超えるセッションが開催される予定です。3月18日午後5時15分（太平洋夏時間）に、AnsysのシニアプロダクトマネージャーであるEmmanuel Follinが「Driving Autonomous Vehicles in the Omniverse」（Omniverseでの自動運転車の走行）についてお話しします。このセッションでは、さまざまなシナリオでセンサーや認識システムを評価するために、Ansys AVxcelerate Autonomyセンサーシミュレーションと、NVIDIA DRIVE Simプラットフォームがどのように統合されるかを紹介します。AVxcelerate Autonomyは、先進運転支援システム（ADAS）および自動運転車（AV）の開発を効率化するように設計されたエンドツーエンドの安全主導ソリューションです。

この統合により、Ansys AVxcelerate Sensorsでは、AVのトレーニングと妥当性確認のための忠実度の高いセンサーシミュレーション出力が生成されます。Ansysが提供するカメラ、LiDAR、レーダーセンサー用の予測精度の高い物理ソルバーにより、AVxcelerate SensorsはNVIDIA DRIVE Simを強化します。さらに、OpenUSDと、OpenUSDアプリケーションを接続および開発するための開発プラットフォームであるNVIDIA Omniverseを使用して、シミュレーションと可視化のさまざまな可能性を引き出す方法を紹介します。

OpenUSD（Universal Scene Description）は、拡張可能なフレームワークであり、3Dおよびシミュレーションデータツールとエコシステムの間のユニバーサルなやり取りを可能にします。Ansysは、これらの最先端テクノロジーを使用して、仮想プロトタイプの精度、効率、忠実度を向上させ、現実とシミュレーションのギャップを狭めることで、さまざまな業界のお客様に価値のある知見を提供する新しい機能を提供しています。

また、別のセッションでも引き続き自動運転をテーマに、AnsysのリードプロダクトマネージャーであるLionel Bennesが、「Enhancing AI-Based Perception Testing with Radar Sensor Simulation」（レーダーセンサーシミュレーションによるAIベースの認識テストの強化）についてお話しします。このセッションは3月20日午後2時（太平洋夏時間）に開催されます。ここでは、レベル3以上の自動運転で必要となる包括的なテストと妥当性確認について紹介します。条件付き運転自動化とも呼ばれるレベル3の自動運転は、現実的には達成するのが困難であることが証明されています。レベル3の自動運転車は、センサーとAIを活用して環境条件を検出し、応答します。

これにより、車両は低速で走行する車両を追い越す、駐車、他の車両と安全な車間距離を取りながら高速道路を降りる、などの一般的な運転タスクを実行できるようになります。ただし、このレベルでは、ドライバーはまだ完全に不要にはなっていません。このセッションでは、自動運転車の認識機能の開発における、レーダー用の忠実度の高いセンサーシミュレーションの重要性について説明します。AVxcelerateやNVIDIA DRIVE Simなどの物理ベースのソリューションを使用して、開発者がさまざまなシナリオで認識システムを評価して、テストを微調整するための合成データを生成できるようにする方法についても説明します。センサーシミュレーションはリアルタイムで動作するため、このアプローチはSoftware-in-the-LoopテストやHardware-in-the-Loopテストの両方に導入できます。

GPUによるシミュレーション速度の向上

BMW社のプロジェクトリーダーであるKenneth Weselake氏は、GTCで開催されるオンデマンドプレゼンテーションで、AnsysのシニアプロダクトマネージャーであるMathieu Reigneauとともに、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）を使用した光シミュレーションの利点について説明します。「Advancing Innovation in Accurate Simulation of the Light With GPU Computation」（GPUコンピューティングを使用した光の正確なシミュレーションによるイノベーションの推進）と題されたセッションでは、Ansysの最新のCPUソルバーを、NVIDIA GPUで高速化された拡張性の高い汎用ソルバーに適合させる方法について説明します。光学およびフォトニクスシミュレーションの方程式を計算するには、非常に大きな処理能力が必要となり、計算に時間を要します。GPUは、光子の経路やエネルギーをシミュレーションするための計算時間を短縮します。また、このセッションでは、GPUでサポートされるシミュレーションによって、アクセラレーションの先にあるイノベーションをどのように変革し、合理的な期限内に新しい課題を解決して、より多くの「what-if」シナリオを検討できるようになるかについても紹介します。

レイトレーシングの詳細については、AnsysのプリンシパルアプリケーションスペシャリストであるLaila Salmanによる研究「Accelerating Ansys HFSS Ray-Tracing (SBR+) Simulations with NVIDIA Professional GPUs」（NVIDIAプロフェッショナルGPUを使用したAnsys HFSS Ray-Tracing（SBR+）シミュレーションの加速）をGTCのセッションで紹介します。Ansys HFSS SBR+は、大規模な環境に設置されたアンテナの性能と信号伝搬をモデル化するための高周波電磁界ソルバーエンジンです。大型車両や大きなビルに設置された集積アンテナの性能、アンテナ間の近接カップリング効果、大規模なターゲットレーダーシグネチャのためのレーダー断面モデリング、カスタムメイドの動的環境での屋内／屋外ワイヤレスチャネルモデリングなどに適用できます。Salmanの研究では、HFSS SBR+とNVIDIAのハイパフォーマンスコンピューティングを使用することで、エンジニアリングに関する洞察を素早く得られることが示されています。 

GTCに出展するAnsysのブースでは、Ansys Gateway powered by AWSを使用し、クラウドコンピューティングを介して、HFSS SBR+シミュレーションを活用する方法について詳しく紹介します。また、NVIDIA Omniverseで使用可能なAnsys Perceive EMやAnsys RF Channel Modelerなど、Ansysの新しいソリューションも紹介する予定です。Perceive EMでは、GPUベースのShooting and Bouncing Ray法によるソルバーを使用して、詳細な地上環境で大容量の無線周波数（RF）伝搬を高精度にモデリングできます。  Omniverseでワイヤレスネットワークをシミュレーションして、信号伝搬に対する運動関連の環境影響を評価できます。RF Channel Modelerは、通信業界のRFシステムエンジニアのための革新的なネットワーク計画および最適化ソリューションです。時間ベースの環境シミュレーションで、サブスクライバとアクセスポイントの詳細な環境および反応速度のモーションモデリングが可能になります。 

NVIDIA社の創設者兼CEOであるJensen Huang氏による基調講演や、800を超えるセッション、300以上の展示、ジェネレーティブAIなどを扱う20以上のワークショップまで、GTCは技術レベルや関心分野にかかわらず、さまざまな情報を得ることができる場となるでしょう。NVIDIA GTCにご参加ください。