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最終更新日:2026年01月09日

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物理シミュレーション技術(マルチフィジックス)とAI/機械学習を組み合わせたAnsys Digital Twin向けPC

Ansysデジタルツインとは、Ansysの長年の物理シミュレーション技術(マルチフィジックス)と AI/機械学習を組み合わせ、現実世界の製品やプロセスを高精度に仮想空間に再現・同期させる 技術・ソリューションで、Ansys Twin BuilderやAnsys TwinAIなどの製品群を通じて提供され、 製品の設計・開発から運用・保守に至るまで、予知保全や性能最適化、新たなサービス創出を可能にします。 物理モデルとデータモデル(AI/ML)を融合した「ハイブリッドデジタルツイン」が特徴で、高精度な予測とリアルタイムな洞察を提供します。 そのため、CPU、メモリ、GPUの性能が重要になります。

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基本情報

本機種は、intel Core Ultra 9 285を採用しており、24C(P8+E16) 24T/2.5-5.4GHz/L2:40MB/L3:36MBとなります。 メモリは大容量メモリ128GBを搭載しており、GPUはNVIDIA RTX 5000 Ada 32GB-GDDR6 を搭載しております。 上記性能により、シミュレーションやAI利用を強力に後押しします。

価格帯

100万円 ~ 500万円

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用途/実績例

Ansys Digital Twin向け

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この製品に関するニュース(2)

【ブログ】「LS-DYNA×AIで広がる自動車開発の可能性」次世代CAEを支えるHPC

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自動車開発では、安全性や性能を高めるためにCAE(Computer Aided Engineering)が広く活用されています。 中でも衝突安全分野では、車体が衝突した際の変形や応力、ひずみなどを予測する「衝突解析」が重要です。 代表的なCAEソフトウェアであるLS-DYNAでは、車体形状や材料、板厚、衝突速度などの条件を設定し、衝突時の挙動を解析できます。 一方、自動車開発では一つの設計案だけでなく、材料や板厚、部品形状、補強位置など、多数の候補を比較する必要があります。 そこで注目されるのが、LS-DYNAで蓄積した解析データをAIに学習させ、解析結果の予測や設計候補のスクリーニングに活用する方法です。 AIがCAEを置き換えるのではなく、CAEとAIを組み合わせることで、設計検討をより効率化できる可能性があります。 そして、CAE解析・AI学習・大量データ処理を支える基盤として重要になるのが、HPC(High Performance Computing)です。

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【ブログ】<技術解説>カーボンニュートラルに向けたCAE解析の最前線と最適化手法

  • その他・お知らせ

カーボンニュートラル(環境負荷の低減)と一言で言ってもなかなかピンとこない方も多いのではないでしょうか? 「2050年までに温室効果ガスの排出を全体として実質ゼロにする」 この目標を政府が掲げたのは2020年10月のことでした。 この目標達成に向けて、日々、様々な課題に直面していらっしゃるのは、製造業の研究・開発部門に従事されている方々です。 その現場で使われているCAE(Computer Aided Engineering:計算機援用工学)が、今まさに単なる「効率化のツール」から「不可欠なサステナブル戦略」へと進化を遂げているのです。 なぜ、シミュレーション技術が地球を救う鍵になるのか? 今回は「カーボンニュートラルとCAEの力」をテーマに、その深い関係性を紐解いてみようと思います!

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アプライド株式会社は、福岡県福岡市博多区に本社を置き、全国65拠点を展開している「特定用途向け」のコンピューター製造メーカーです。全国の法人様向けに最先端コンピューターからDX・ソリューションの導入まで最新のビジネスのご提案を行っております。

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