　従来の流体シミュレーション（CFD：Computational Fluid Dynamics）は計算に膨大な時間を要するため、設計開発リードタイムのボトルネックとなっていた。TGR-Dは、モータースポーツ開発における空力性能向上を目的に、機械学習による解析結果の高速予測を可能にするRICOS独自のAI-CAE技術を適用し、開発サイクルの短縮を目指す。

　RICOSのAI-CAE技術は、従来のシミュレーション精度を維持しながら、計算時間を大幅に削減できる。物理現象の特徴を考慮した同社独自の機械学習アルゴリズム「IsoGCN」により、複雑な3D形状を正確に捉え、未知のデザインに対しても高精度な予測を実現する。同技術を活用することで、設計と解析のサイクルを高速に回せるようになり、短期間での性能最適化を図ることができるという。

　今回の検証を通じ、RICOSはモータースポーツの極限環境における「最適な性能を瞬時にデザインできる世界」の実現を加速する考えだ。

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