最近脚光を浴びているAIサロゲートモデルの技術であるPINNsの技術資料を公開しました。
AIによる製品性能のシミュレーション技術は、サロゲートモデル技術と呼ばれ、最近注目をされています。 その中でも、PINNs（Physics-Informed Neural Networks）技術は、NVIDIAもNVIDIA Modulusという汎用モジュールを公開し、特に注目を浴びています。 弊社では、PINNs技術をNVIDIA Modulusや弊社独自PINNsモジュールを使い、実用的なAIサロゲートモデルを作成しており、その技術資料を公開しました。 以下のカタログからダウンロードください。 また、以下の公開リンクにある「アストライアーソフトウエア製品デモページ」から、PINNsサロゲートモデルを実際にお試しいただけます。
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基本情報
公開資料は、以下の2点です。カタログよりダウンロードください。 １．PINNs(Physics-Informed Neural Networks)を使ったサロゲートモデルについて NVIDIA Modulusレポート NDIVIA Modulusを利用したPINNsAIサロゲートモデルの報告です。 ２．PINNsを使用したパラメトリックモデル検証独自PINNsサロゲートモデル報告 弊社独自のPINNsモジュールを使用したAIサロゲートモデルの報告です。
価格帯
納期
用途／実績例
自動車・機械などの製造業における設計・生産プロセスの改善
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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。
