多くの産業分野で導入が進むAI、2024年に注目すべき3つのトレンド：AI基礎解説（1/2 ページ）

多くの産業分野で導入が進むAI（人工知能）はさまざまな変革をもたらしている。本稿では2024年のAIに関する注目すべき3つのトレンドを取り上げる。

[井上道雄（MathWorks Japan），MONOist]

　多くの産業分野で導入が進むAI（人工知能）は驚異的な進歩を遂げており、技術と人間の相互作用におけるさまざまな面で変革をもたらしています。調査会社のフォレスター（Forrester）は、企業がAIを活用することで、2024年には生産性と創造的な問題解決が50％向上すると予測しています。AIは、エンジニアや教育者の仕事にも影響を与え、時間を節約して、より科学や工学の発展に向けたプロジェクトに取り組む時間を確保できるようにします。そこで、2024年にAIの普及を促進するであろう3つの主要なトレンドを紹介します。

1．AIとシミュレーションがエンジニアリングシステムの設計および開発に不可欠なものとなる

　幅広い産業分野やアプリケーションにおいてAIが主流になることで、AIを組み込まない複雑なエンジニアリングシステムは少なくなるでしょう。エンジニアリングシステムは、複数の領域のコンポーネントやサブシステムを組み合わせて、周囲の環境を認識して応答するインテリジェントシステムを構築します。例えば、風力タービンは、機械（タービンブレードとギアボックス）、電気（発電機）および制御（ブレードピッチ）コンポーネントという組み合わせたエンジニアリングシステムです。

※写真はイメージです

　複雑なAIシステムの成功例が増えた主な理由は、システムの設計や開発にシミュレーションが組み込まれるようになったためです。シミュレーションは、複雑なシステムの開発に必要なマルチドメインモデリングとシミュレーションを実行できる実証済みの方法です。AIは、センサーからのデータを処理し、認識システムや自律システムの開発を支援します。ただし、システムの複雑さが増すにつれて、システムレベル設計や組み込み設計、特にモデルをリアルタイムで実行する必要があるテストにおいて、シミュレーションの計算量が多くなりすぎることがあります。

　このシナリオでは、AIは低次元化モデルを使用してシミュレーションを強化することもできます。 低次元化モデル（ROM：Reduced Order Model）は、制御アルゴリズムのシステムレベルテストに許容される精度を提供しながら、シミュレーションを高速化できます。ROMモデルは、第一原理モデルを補完し、精度、性能、複雑さの間のトレードオフ分析を可能にするバリアント実装を作成できます。AIベースのROMモデルをシステムに組み込むことを検討するエンジニアが増えています。

　この変化により、サードパーティーの高忠実度モデルの影響を受けるデスクトップシミュレーションの高速化、モデルの複雑さを軽減することによるハードウェアインザループテストの実現、または有限要素解析（FEA）シミュレーションの高速化が促進されます。