クラウド上で3D形状と数値解析結果からAIモデルを構築
最短数秒で数値解析同等の結果を予測
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
動画
【Neural Concept Shape紹介動画】30秒
資料ダウンロード
- ※掲載されている製品、会社名、サービス名、ロゴマークなどはすべて各社の商標または登録商標です。
