深層学習AI による解析結果予測ソリューション Neural Concept Shape

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AIでシミュレーション結果を予測

AIでシミュレーション結果を予測

Neural Concept社ロゴ
開発元:Neural Concept

Neural Concept Shapeは、深層学習AI技術をベースとした、SaaS型解析結果予測ソリューションです。3D形状や解析結果からAIモデルを構築、AIによる形状評価は最短数ミリ秒で、従来の数値解析同等の結果を得られます。形状パラメータが異なる部品や過渡現象にも適用でき、転移学習にも対応しています。

 

トピックス

事例/記事

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Mubeaが軽量コンポーネントの革新的な設計にNeural Concept Shapeを活用

自動車の完全な電動化へのトレンドは、チャンスであると同時にチャレンジでもあります。排気系などのドライブトレインの特定の要素が姿を消すことになる一方、バッテリーのような部品は、現在普及が進んでいます。

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航空宇宙産業におけるAI設計の適用

近年、人工知能(AI)やAIシステムは、航空宇宙産業や防衛産業など、あらゆる産業でバズワードになっています。AIシステムはグリーン化を促進し、設計をより効率的にするのでしょうか。

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自動車製造におけるAI

今日、自動車産業は多くの課題に直面しており、自動車会社の設計チームは常にプレッシャーにさらされています。では、このような自動車業界の製品設計チームに対し、人工知能(AI)は何を支援することができるでしょうか。AIとデータサイエンスによって、サプライチェーンはどのように効率化できるでしょうか。

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数十年蓄積された風洞データを基にしたAI搭載のCFDツール

風工学と微気候※解析のグローバルリーダーRWDI社は、同社の構造エンジニア向けアプリにAI技術を組み込むため、Neural Conceptと提携し、AI搭載CFDツールOrbital Stackを開発しました。Orbital Stackは、簡単かつ手頃な価格で、気候情報に基づいた理解しやすい設計を実現します。

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クラッシュボックスの性能を10%向上

ドイツ航空宇宙センター(DLR)は、Neural Concept社と提携し、車両開発におけるクラッシュボックスの設計を最適化しました。この記事では、Geometric Deep Learningに基づくNeural Concept Shape(NCS)モデルが、高度な非線形現象である衝突時の部品挙動をいかに正確に予測できたかを探ります。更にデザインモジュールと組み合わせて、形状最適化を行いました。

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材料特性評価を数週間から1日へ

材料技術およびソリューションのリーダーMCGのパフォーマンスポリマー材料は、快適性、電動化、コネクティビティ、環境制約、資源保護など、自動車産業が直面する課題解決のために重要な役割を果たしています。MCGは、Neural Concept社との協力関係を通じ、材料のひずみ速度依存性を考慮したシミュレーション結果を正確に予測できる強力なAIモデルを開発しました。

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ディープラーニングによるバルブ設計の強化

Danfoss社は、Neural Concept社と共同で、同社の製品設計ワークフローへのNeural Concept Shape(NCS)ディープラーニング技術の統合を評価しています。そして、この技術を使い未知の形状で予測された数値とCFDシミュレーションで得られた数値との間の相対誤差は約1%でした。

特長

深層学習は様々な技術分野に革新をもたらしていますが、規則的なデータ配列となる2次元画像の機械学習を得意としているため、3次元CAE/シミュレーションにおける利用用途は限られていました。NCSは最先端の深層学習AI技術を採用、3次元CAE/シミュレーションの新たな価値を提供します。

Neural Concept Shapeの特長

独自の深層学習AI技術である3D Geometric Convolutional Neural Networkを採用

3次元形状に対応した畳み込みニューラルネットワークをベースとすることで、3次元データ分布と3次元幾何学的特性を学習することを可能としました。CAE/シミュレーションのデータ(教師データ)を形状と紐づけて学習し、深層学習AIモデル(3Dサロゲートモデル = 代理モデル)を構築、任意の形状を入力することで、AIモデルと照合、入力形状から推測される数値結果を瞬時に算出します。

過去のCAE/シミュレーションデータを有効活用

蓄積したデータでAIを構築、データドリブン開発に貢献します。

過去のCAE/シミュレーションデータを有効活用

ライセンス・実行環境

AIモデルの構築~利用まで可能な “Shape Expert” と、AIモデルの利用に特化した ”Shape Production” の2種類があります。
また、NCSはSaaS型のサービスです。Neural Concept社にてGPUを備えた実行環境を合わせてご提供します。

ライセンス・実行環境

開発元

設立は2018年、スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)発、新進気鋭のスタートアップ企業です。最先端の3次元深層学習AI技術を実用化、革新的なCAE/シミュレーションソフトウェアであるNeural Concept Shapeを開発しています。2022年、CBインサイツより、7000社を超える候補の中から、世界で最も有望なAIベンチャーTop100にも選ばれました。

URL:https://www.neuralconcept.com/

動画

【Neural Concept Shape紹介動画】30秒

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