CAE解析をAIモデルに置換える！解析実行時の時間を格段に短くすることが可能
AI×CAEの活動を行っている当社は、『サロゲートモデル』についても 調査・研究しております。 CAEの適用範囲が広がり、シミュレーション結果のより高い精度も 追求されるようになってきましたが、検討内容が複雑化し、1から計算を行う シミュレーションでは益々時間が過大になる等の問題が発生。 「サロゲートモデル」では、解析実行時の時間を格段に短くでき、 学習済みモデルを利用するのは専門的な知識が不要で、簡単に利用可能です。 【CAEシミュレーションの問題点】 ■CAE検討内容が複雑化し、1から計算を行うシミュレーションでは、 益々時間が過大になる問題が発生 ■ソフトウェア・ハードウェアの高騰、専門技術者の不足、教育コストの増加 ■ソフトウェアの保守費も高騰 ※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。
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基本情報
【CAEシミュレーションの問題点への対応】 ■CAE解析（シミュレーション）をAIモデルに置換える ・AIが1から解析計算しないため、解析実行時の時間を格段に短くできる ・学習済モデルを利用するのは専門的な知識が不要で、簡単に利用可能 ※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。
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企業情報
製造業では、３D CADデータなど3次元データを利用した業務が浸透していますが、AIでは、2次元データの利用が主流で、3次元データの利用はまだ見当たりません。 弊社は、製造業の３D CADデータをより有効活用し、QCDの向上に貢献できないかと考え、AI・ディープラーニングによる3次元形状認識技術の研究開発を行っております。 弊社は、最新のAI研究成果を基に研究開発を進め、ついに3次元形状データを認識できる３次元AIモデルの開発に成功しました。 この世界に先駆けた3次元AI技術で、CAD、CAM、CAEを中心としたエンジニアリングチェーンに３次元AIを広め、QCDの向上に貢献していきます。 また、3次元AIは新しい技術であり、その可能性は無限大にあります。 3次元AIの研究開発を推進し、この世界に先駆けた3次元AI技術を、製造業だけでなく、他の多くの業界にも広め、QCDの向上に貢献していきます。