エンジニアリングにおけるAI：応用、主な利点、将来の動向

エンジニアリングにおけるAIの例

人工知能エンジニアリングは、業界に旋風を巻き起こしたソフトウェアエンジニアリングの新しい分野です。 この革命は、統計分析、特にディープニューラル・ネットワークの進歩と、何世代にもわたるエンジニアによって作成されたデータセットの大幅な利用のおかげで可能となり、AI エンジニアリングは非常に活発で生産性の高い分野となりました。

MLアルゴリズムとは

MLアルゴリズムはコンピュータがデータから学習し、人間の介入なしに予測や決定を下すことを可能にします。データサイエンティストは、こうしたアルゴリズムの設計、トレーニング、微調整において重要な役割を果たします。

自律システムなど

エンジニアリングやコンピューター・ビジョンシステムにおけるAIの応用として、真っ先に思い浮かぶのは自律走行システムです。AIを搭載した自律走行システムにより、自動運転車は複雑な環境をナビゲートし、リアルタイムで意思決定を行い、歩行者や他の車両を認識することで安全性を向上させることができます。
機械学習と畳み込みニューラルネットワークによる3D CAD認識は、人工知能のハイエンドなアプリケーションであり、本稿の続きで、より一般的な考察やエンジニアリングにおけるAIのアプリケーションとともに、より詳しく説明します。

エンジニアリングにおける人工知能と機械学習の応用

AI エンジニアが AI 生成の製品設計を活用して、企業の設計をより良く、より速く行う方法を紹介します。

自動車AIエンジニアリングの実践　-設計と製造

自動車業界やその他の分野における AI の使用事例は、機械学習モデルがどのように性能を向上させ、エネルギー効率を最適化し、メンテナンスの必要性を予測するかを示しています。

事例 - 自動車エンジニアリングの実践 - 設計から製造まで

自動車メーカーは、既存の車両形状のデータセットで学習させた機械学習モデルでAIシステムを活用することができます。 基本的な疑問は、設計変更によってどのような空力性能が期待できるかということです。
AIの予測と設計変更を連携させることで、メーカーは形状変更が空力効率にどのような影響を与えるかを評価できます。このアプローチにより、性能を向上させる最適な形状の開発が可能になります。その後、メーカーは人間の専門知識を活用して最適な設計オプションを選択・改良し、従来の試験を通じて結果を検証することができます。

事例 - 航空宇宙設計

航空宇宙設計におけるAIの応用は、エンジニアリングにおけるAIのいくつかの使用例を通して示すことができます。 2019年、Neural ConceptはAirbus社と共同で、航空機の空力特性にディープラーニングを適用しました。 Airbus社は、コンピュータ支援エンジニアリング（CAE）の代用としてNeural Concept Studio （NCS）を活用することで、航空機の外板にかかる圧力場の予測時間を1時間から30ミリ秒に短縮しました。つまり、機械学習技術によって計算処理は10,000倍以上高速化されたのです！

事例 - 船舶工学

SP80は、スイスのジュネーブ湖畔にあるEPFL（ローザンヌ連邦工科大学）に所属するエンジニアと学生からなるグループです。彼らは風力のみを動力源として時速150kmを達成するボートの建造に情熱を注いでいます。この野心的な目標を達成するためには、従来のセーリングの原則を見直す必要がありました。従来のヨットのフォイルは、キャビテーションの影響により時速100km程度が限界でした。このような高速域では、液体の水が蒸気に変化することが避けられず、その結果、ボートのさらなる加速を妨げる大きな不安定性が生じます。

エンジニアリングにおけるAIの利点

エンジニアリングにおけるAIの利点について簡単に説明します。

デザイン最適化の強化

エンジニアリングにおけるAIは、製品設計の構成、すなわち「設計空間」をより迅速かつ効率的に探索することを可能にします。この空間は、手動または自動で探索することができ、要求の厳しい制約（形状、材料など）や、重量、耐久性、空力性能などのKPIの目標を満たす最適化されたソリューションを生成します。
エンジニアリングにおけるこのAIによる高速探索アプローチは、従来の試行錯誤的な手作業による設計の繰り返しを減らすことでイノベーションを加速させ、エンジニアリングの実践における進化の一歩を意味しています。

意思決定の改善

AIシステムは、予測分析を通じてデータに基づいた洞察を提供します。AIエンジニアは、より多くの情報に基づいた意思決定を行ったり、他のチームとの会議中に対話形式で知見を共有したりすることができます。

コスト削減とリスク軽減

AIは、非効率を特定し、不具合を予測し、リソースの使用を最適化することで、プロジェクトのコストを削減します。また、さまざまなシナリオをシミュレートし、設計や製造プロセスにおける潜在的な問題について早期に警告を与えることで、リスクの軽減にも役立ちます。

エンジニアリングにおけるAIの将来動向

エンジニアリングにおける4つのAIトレンド、AI駆動型ジェネレーティブデザイン、IoTやデジタルツインとの統合、AI拡張のエンジニアリングコラボレーションについて説明します。

AI駆動型ジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブデザインは、AIアルゴリズムを使用して、素材や性能目標などのパラメータに基づいて多様な設計ソリューションを作成します。製品向けの AI ソリューションは、人間のバイアスに制限されず、多くの場合追加の製造に依存するため、直感に反し「異質」であることが多いですが、厳格なパフォーマンス基準を満たし、それを上回っています。
将来のトレンドは、エンジニアが最小限の手入力で最適化された設計を開発できるようになることです。

IoTおよびデジタルツインとの統合

AI をモノのインターネット (IoT) およびデジタルツインと組み合わせると、物理資産のリアルタイム監視とシミュレーションを強化する強力なファクトリー・ソリューションになります。
デジタルツインはAIを活用し、性能予測、メンテナンスの最適化、ライフサイクル管理の改善を実現します。エンジニアリング業務は、設計段階だけでなく、現場や製造工場においても、積極的なアプローチから恩恵を受けることでしょう。このコンセプトは製品のライフサイクル全体に拡張され、倫理基準を満たしつつ製品の使用中にAIシステムが組み込まれ、例えばエンドユーザーのリコールやメンテナンスコストを削減などに貢献します。

AIを活用したエンジニアリングコラボレーション

AIエンジニアリングツールは、プロジェクトの履歴に基づいたインテリジェントな提案を提供することで、エンジニア間のコラボレーションを強化します。これにより、AIが複雑なプロジェクトにおける分野間の橋渡し役となり、グローバルなエンジニアリングチームがより効率的に作業できるようになります。

人工知能エンジニアと設計エンジニア

AIソリューションを支えるエンジニアとは？
MLエンジニアは、データサイエンスとコンピュータサイエンスのバックグラウンドとPythonの経験を有しています。詳細を見てみましょう。

機械学習エンジニアの主な責任とスキル

MLエンジニアの典型的な活動や基礎となる技術的スキルは以下の通りです：

• 統計分析
• アルゴリズムに関する確かな知識に基づいた機械MLの実装
• エンドユーザーのビジネスプロセスの理解
• データサイエンスチームで業務を遂行する能力

そのため、MLエンジニアはAIの概念やアルゴリズムをしっかりと理解し、設計エンジニアなど他のチームと協力しながら、現実の問題に対するAIソリューションとして適用できる必要があります。

設計エンジニアとMLエンジニアを結びつける

デザインエンジニアとAIエンジニアの接点となるのは、3Dディープラーニングアプリケーション（Neural Concept Studio）です。このプラットフォームは、デザイナー、データサイエンティスト、コンピュータサイエンス、実務者など、さまざまなレベルで利用できます。
後者の場合、このプラットフォームは以下のような一連の支援を提供します：
-トータルコントロール：低レベルのPythonベースのインターフェイスにより、エンジニアはコア・テクノロジーと対話し、制限を取り除くことができます。
-ベストプラクティス：完全にガイドされたワークフローは、どんなエンジニアでも急な学習曲線なしにベストプラクティスを始めることができます。
-独自のアルゴリズム：生成ニューラルネットワークは最適化され、生産可能であるため、エンジニアはデータサイエンスの博士号がなくても「会社のヒーロー」になることができます。

したがって、データサイエンティストと設計エンジニアは、もはや「サイロ化」されていません！

結論

この記事では、AIがチームのシステムの分析、予測、最適化を可能にすることで、エンジニアリングをどのように変革しているかを紹介しました。MLモデルは、倫理基準を守りながら設計と意思決定を強化します。
アプリケーションは自動車、航空宇宙、船舶工学に及び、コスト削減や製品品質の向上といったメリットをもたらし、将来のイノベーションへの道を開きます。

Neural Conceptについて
Neural Conceptは、エンジニアリングを強化するためのAIディープラーニングアルゴリズムを開発しています。研究開発サイクルの高速化、製品性能の増強、次世代におけるエンジニアリング課題の解決により、これまでに80社以上の顧客の製品設計方法を革新してきました。同社は2018年、スイスのEPFLにある一流のAI研究室で設立されました。私たちは30人以上のメンバーで構成され、インテリジェンスで産業エンジニアリングの未来を変革するというビジョンに向かい全力を尽くしています。詳しくはこちら

• ※記載されている製品/サービス名称、社名、ロゴマークなどは該当する各社の商標または登録商標です。

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

Neural Concept Studio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完了します。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ます。