Ansysブログ
March 6, 2024
AIとシミュレーション技術の交差
20世紀半ば以降、科学者やエンジニアはシミュレーションを使用して設計をテスト、検証、改善してきました。シミュレーションソフトウェアは、設計仕様に基づいて、何百万回もの計算を行い、最適なデータを生成してきました。今日、人工知能（AI）でそうした蓄積されたデータをリアルタイムに補足できるようになったことで、シミュレーションはこれまで以上に高速に実施できるようになり、さらに利用しやすくなりました。
人工知能とシミュレーションの組み合わせにより、エンジニアリングに真のメリットをもたらす
AIとシミュレーションを組み合わせるメリット
設計と開発は、かつては手作業でシミュレーションを実行する個々のエンジニアの能力により、そのスピードと精度に限界がありました。複雑なシステムのモデリングには、時間がかかり、多くの専門知識が必要であったため、開発プロセスが遅れることもありました。現在は、AIを活用したシミュレーションにより、自動車、航空宇宙、エレクトロニクス、材料科学など、特に精度と効率が重視される業界で設計と最適化がスピードアップしています。
AIを活用したシミュレーションは、以下の利点をもたらします。
- 高速化: AIは、過去のシミュレーションを解析して複雑なパターンを迅速に特定しながら、新しい情報を取り入れてデータ内の関係を検証できます。
- 操作性の向上: AIは、使いやすいウェブベースのアプリケーションを通じて、専門家でなくてもシミュレーションにアクセスできるようにすることで、シミュレーションを誰でも使えるものにします。
- より包括的: AIシミュレーションにより、複数のモデルを統合して、複雑なシステムを完全に表現できます。
- 継続的な改善: AIとシミュレーションによって可能になる反復的なエンジニアリングプロセスにより、エンジニアはより少ない制約で設計を改善できます。
AIにより、より多くのユーザーがシミュレーションを活用できるように
AIのトレーニングによって迅速な予測を実現する方法
AIが機能するには、データがスマートであることが必要です。さまざまなトピックスにわたってAIをトレーニングするために、データシミュレーションが広く使用されています。
過去のシミュレーションからシミュレーションデータを抽出し、関心のある領域に基づいて、それをAIシステムに入力します。たとえば、AIが集積回路について学習している場合、ソフトウェアに回路基板の性能結果を読み込みます。
3D物理特性に適用されるジェネレーティブAIは、物理ベースのソルバーで以前に生成されたシミュレーション結果を用いてAIモデルをトレーニングし、より迅速に予測を提供します。既存の次数低減モデリング（ROM）アプローチと比較して、データ駆動型アプローチの重要な進歩は、エンジニアがAIモデルを作成するためにジオメトリをパラメータ化する必要がないことです。その結果、ジオメトリ構造に一貫性がなくても、設計変更にわたって性能を予測できます。
シミュレーションプロセスでは、ジオメトリの設計バリアントがAIに供給され、物理性能の予測はほぼ瞬時に行われます。これにより、設計の反復、探索、最適化がはるかに効率的になり、設計者、システムエンジニア、手法やツールの専門家など、幅広いユーザーが利用できるようになります。
従来の物理ベースの解析手法を使用して、完全な忠実度のシミュレーションで、選択した最良の設計を検証することもできます。
AIとシミュレーションの未来
AIとシミュレーションの有益な関係は、エンジニアや設計者の効率をこれからも向上させていくでしょう。この2つのテクノロジーが業界やアプリケーションを超えて普及し、エンジニアリングを超えて広く採用されることで、テクノロジーの進歩がさらに加速していくことが予想されます。これらの強力なツールを組み合わせることで、より多くの人が予測の力を活用できるようになり、可能性は飛躍的に広がります。
AIとシミュレーションを組み合わせた例のひとつとして、Ansysの一連の製品に追加された新しいプラットフォームがあります。Ansys SimAIは、さまざまな設計段階で新しい概念の性能を迅速に予測したいエンジニア向けの機械学習プラットフォームです。SimAIは、ユーザーフレンドリーなクラウドネイティブアプリケーションを介してアクセスでき、信頼性の高い結果を迅速に提供します。
Ansys SimAIは、過去のデータを活用して新しい設計の性能を予測
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