　ODYSSEEは、主成分を分析してROMを構築するため、深層学習などのニューラルネットワーク系の機械学習よりも少ない学習データ量で、高精度な最適値を予測できる。ROMの作成や最適化を担うアルゴリズムを1つのプラットフォーム「Lunar」に実装しており、パラメータースタディや分析を短時間かつ効率的に実施できる。

　タイカが検討した結果、解析用の材料定数や形状因子など、複数のデータを学習データセットに含めると予測精度が向上することが分かった。また、ROMを一度構築すれば、防振材設計パラメーターの予測や、目標の圧縮特性に近くなるような解析用材料パラメーターの予測が可能なことを確認した。

　最適な材料の種類や寸法を短時間で予測することにより、防振設計の負担を軽減し、業務全体を効率化、最適化できる。タイカの開発部門は、ODYSSEE導入の効果について、設計効率の向上に加え、設計開発者のスキルを問わずデジタルデータを定量的に素早く利用できる点を挙げている。

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