設計パターンを迅速に評価、3次元CAEデータ対応の深層学習用AI構築ツール：CAEニュース

サイバネットシステムは、3次元CAEデータ対応の深層学習用AI構築ツール「Neural Concept Shape」を発表した。10万超の設計パターンでも、数秒〜数分間で高精度に評価する。

[MONOist]

　サイバネットシステムは2021年10月29日、設計パターンを数秒〜数分間で評価する、3次元CAEデータ対応の深層学習用AI（人工知能）構築ツール「Neural Concept Shape（NCS）」を発表した。AI構築と利用ができる「Shape Expertライセンス」と、AIによるシミュレーションが可能な「Shape Productionライセンス」の2種類のタイプを提供する。

　CAE専任者が利用したCAD／CAEデータを学習することで、オリジナルのAIを構築して迅速に設計評価できる。解析済みのCAEデータを利用し、10万超の設計パターンでも数秒〜数分間で高精度に評価する。設計担当者は時間的な制約を気にすることなく、追加の設計変更ができる。

「Neural Concept Shape」の利用イメージ［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム

　コア技術として、3次元の畳み込みニューラルネットワークをベースにしており、入力した3次元形状の幾何学的特性を忠実に学習する。同時に、高精度な物理シミュレーションの3次元分布結果も学習可能だ。学習モデル構築後は、新規形状データを直接入力することで、その形状に基づいた3次元分布結果を予測できる。

　また、学習用解析データを作成したCAE専任者の知見も取り入れたAIを構築。これにより、設計者の熟練度にかかわらず、専任者と同等のシミュレーション結果を得られる。

CAEの解析結果（左）とほぼ同等の学習済みNCSの予測結果（右）［クリックで拡大］ 出所：サイバネットシステム

　全てのライセンスに「Microsoft Azure」などのクラウド版Webアプリケーションを適用しており、インターネット環境があればどこからでもシミュレーションを実行できる。スペックの高いマシンを用意する必要がないため、環境構築に掛けるリソースや運用中の消費電力の削減にもつながる。

　Neural Conceptが開発したNCSは、CADやシミュレーションデータの処理に特化したツール。サイバネットシステムとのパートナーシップにより、日本での販売を開始することとなった。

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