最適化/機械学習による設計空間探索ソフトウエア pSeven

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技術コラム

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「複合領域の最適化を実現するためのAI・最適化技術とデジタルプラットフォームの活用」

  • ・複合領域の最適化を実現するためのAI・最適化技術
  • ・組織で取り組む複合領域の最適化のためのクラウドネイティブデジタルプラットフォームの活用
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製造業におけるデジタルツインとは？
ソフトウェア動向を踏まえたCAEの戦略的活用と実現への道筋

  • 1. デジタルツインとは
  • 2. デジタルツインのメリット
  • 3. ＣＡＥの進化とＡＩ技術の活用
  • 4. デジタルツイン実現のためのＣＡＥ活用
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サロゲートモデルとは？
プレス加工におけるCAE業務効率化のための活用法

  • 1. サロゲートモデルの重要性とは
  • 2. サロゲートモデルとは
  • 3. サロゲートモデルのメリット　　他
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時間がかかる解析の効果を短時間で出すためのAI活用法
第五回：ビジネスへの適用の話　これからのAI活用

  • 1. 「ものづくり」以外への最適化の応用事例
  • 2. 生成AIを用いた最適化
  • 3. 物理的整合性を反映したサロゲートモデル
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時間がかかる解析の効果を短時間で出すためのAI活用法
第四回：不確かさの定量化

  • 1. 解析・設計における「不確かさ」
  • 2. 不確かさの定量化（UQ）とは？
  • 3. UQの手法
  • 4. UQの応用事例
    • 4-1 火星探査航空機の翼形状最適化
    • 4-2 ソニックブーム伝播解析
    • 4-3 大気圏再突入軌道解析
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時間がかかる解析の効果を短時間で出すためのAI活用法
第三回： ベイズ最適化の応用事例

  • 1. 静粛超音速旅客機の形状最適化
  • 2. カーエアコン用送風機の形状最適化
  • 3. ヒートシンクのトポロジー最適化
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時間がかかる解析の効果を短時間で出すためのAI活用法
第二回： サロゲートモデルとベイズ最適化

  • 1. サロゲートモデルとは？
  • 2. Kriging
  • 3. ベイズ最適化とは？
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時間がかかる解析の効果を短時間で出すためのAI活用法
第一回：ものづくりと最適化

  • 1. ものづくりとCAE
  • 2. 最適化とは？
  • 3. 単目的最適化と多目的最適化
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構築・検証・探索 Part3：モデルエクスプローラー

  • 1. 使用例
  • 2. 実務での使用例
  • 3. まとめ
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構築・検証・探索 Part2：モデルバリデーター

  • 1. モデル精度の可視化
  • 2. 絶対/標準予測誤差指標
  • 3. バリデーション用サンプルデータの選択
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構築・検証・探索 Part 1：Smart Selection

  • 1. Smart Selectionとは？
  • 2. Smart Selection適用事例：スタティックミキサーの最適化
    • 2-1 入力データ情報
    • 2-2 高度なヒント
    • 2-3 マニュアルモード vs Smart Selection
    • 2-4 さらなる機能
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