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シミュレーションにおけるパラメータ調整の最適化や複数の要求性能を満たす最適な設計情報を探索する多目的最適化の支援をAIで実現
設計において、CAE解析は高品質な製品を効率的に設計するのに欠かせない技術です。 リアルな環境では再現困難な検証や、流体や熱の流れ、電磁場など目に見えないものに対してコンピュータ上でシミュレーションが可能です。AI技術との組み合わせでCAE技術の高度化も進んでいます。 【想定課題】 ・計算機シミュレータのパラメータ調整が属人化しており、実機検証との乖離ばらつきが発生している ・トレードオフ関係の要求性能の実現が難しく、作業負荷が高い 【想定効果】 ・実測値との乖離を最小化するためのパラメータ調整の自動化 ・多目的最適化解の探索および知見の抽出により、精度が高く迅速な意思決定が可能
学習済みモデルを評価！定量と定性で性能を分析、課題抽出を行った事例をご紹介！
課題として、"高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に 向けて、信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める" という点が挙げられます。 そこで当社は、データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、 学習手法検討 、認識アルゴリズム検討といった作業を実施。 上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながら、モデルを 改善しました。 【事例概要】 ■課題 ・高齢者による運転事故が増えており、自動ブレーキの義務化に向けて、 信号、車両、標識、路面、歩行者など総合的な認識精度を高める ■作業内容 ・データの整備、前処理、モデル構築、モデル性能分析、学習手法検討、 認識アルゴリズム検討 ・上記工程で複数テーマのクライアント担当者と相談しながらモデルを改善 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
