エンジニアリングシミュレーションにおけるAI革命
パラメトリックCAEや物理法則に基づくニューラルネットワークから、ジオメトリAIやエージェントワークフローまで、MeshWorksとAIWorksが世界で最も要求の厳しい業界において、製品開発期間を10倍短縮する方法をご覧ください。
製品ライフサイクルは
急速に短縮している。
かつて5年かかっていた自動車開発プログラムは、現在では18ヶ月を目標としています。家電製品では3ヶ月のターンアラウンドが求められています。従来のCAEワークフロー（CAD → メッシュ → シミュレーション → 反復）では、このスピードに対応できません。MeshWorks
とAIWorksは、このギャップを埋めるために開発されました。物理法則に基づいたニューラルネットワーク、次数削減モデリング、そしてエージェント型AIワークフローにより、シミュレーションチームは、これまで想像もできなかったスピードで予測、設計、最適化を行うことができます。
シミュレーション実行時間が10倍高速化
次数削減モデリングは、詳細な有限要素モデルを高速かつ高精度な代替モデルに変換します。1時間かかっていたNastranによる計算が、物理法則の忠実度を損なうことなく、わずか5分で完了します。
物理学を理解するAI
当社の物理法則に基づいたニューラルネットワークは、ナビエ・ストークス方程式、有限要素方程式、およびラージエディシミュレーションを損失関数に直接組み込むことで、抗力予測誤差を1%未満、構造周波数誤差を5%未満に抑えています。
1日で10回のデザイン反復
パラメトリックCAEとサブモデルの自動化により、チームはメッシュレベルのモデルを直接探索および反復することができ、サイクルごとに数週間かかるCADの往復作業を省略できます。
世界規模で実証済み
米国、日本、韓国、インド、中国、ヨーロッパの主要OEM企業に導入されており、自動車、航空宇宙、重機業界で名高い企業も含まれています。
全5回のセッションで学ぶ内容
超高速FEモデル構築（テトラ、ヘキサ、ミッドプレーン）、自動アセンブリ、スマート接続（ボルト、溶接、コンタクト）、および3D埋め込みレポートによる高度に自動化された後処理。あらゆるAIワークフローに対応するデータ生成エンジン。
構造剛性、衝突衝撃、空力特性（CD + 圧力場）、NVH周波数などに関するAIモデルをトレーニングします。組み込みの物理損失関数を備えたグラフ畳み込みニューラルネットワークを使用します。数日かかっていたソルバー実行を、1分未満の予測に置き換えます。
複雑なアセンブリ全体にわたるエンジニアリングフィーチャの自動認識。これにより、CADに戻ることなく、パターンベースの設計生成、フィーチャパラメータ最適化、およびAI支援によるコンセプト開発が可能になります。
ボクセル化に基づくデータ解析により、数百ものデザインを統一された3D空間で処理します。形状、厚み、応力、材料分布の統計的可視化。AIトレーニング前のインサイトレイヤーです。
単に反応を予測するだけでなく、新しい形状を生成するAIモデル。CADモーフィング、コンセプトモデリング、ジェネレーティブトポロジーを組み合わせることで、FEモデルレベルで直接、実現可能な新しいデザインを生み出します。
シミュレーションワークフローを自律的に管理するAIエージェント（実行キューイング、収束状況の監視、最適化のトリガー、レポート生成など）。エンジニアが実行ではなく監視に専念する、未来のシミュレーション。
全5話。
一つの完全な物語。
各エピソードは独立しています。AIWorksプラットフォームを完全に習得するには、全5回すべてにご参加ください。
MeshWorksとAIWorks：プラットフォームの概要
業界では18ヶ月の車両開発プログラムが求められています。一方、家電メーカーのチームには90日間しかありません。このオープニングセッションでは、従来のCAEではなぜこのペースについていけないのか、そしてMeshWorks + AIWorksプラットフォームがどのようにこの課題に対応するために設計されたのかを解説します。高速なモデル構築や次数削減モデリングから、AIWorksモジュールファミリー全体、そして既に世界中でその恩恵を受けている業界まで、統合ワークフローの全体像を把握できます。
シミュレーションAI ― 物理法則に基づいた、実際の工学問題に対する予測
高価な物理ベースのソルバーを、高精度で物理法則に基づいたニューラルネットワークモデルに置き換えるエンジンである、Simulate AIモジュールを徹底的に解説します。ねじり剛性／曲げ剛性、側面衝突・正面衝突、ボディのNVH（騒音・振動・ハーシュネス）、車両全体の空力特性（CD＋圧力場予測）など、自動車の実例を通して詳しく見ていきます。PINNアーキテクチャ、物理損失関数と標準的な機械学習との違い、そしてAIモデルを実運用で使用する前に等価性スコアリングが重要な理由を理解しましょう。
AI機能搭載 ― 形状認識からインテリジェントな設計生成まで
エンジニアリング設計は、リブ、ボス、フィレット、フランジ、穴、スポット溶接といったフィーチャーによって定義されます。フィーチャーAIは、これらのフィーチャーの認識、分類、操作に機械知能を大規模に活用します。このセッションでは、モジュールがアセンブリ全体にわたるフィーチャーパターンを自動的に検出する方法、フィーチャーが迅速な設計空間探索のためのパラメトリックハンドルとなる方法、そしてフィーチャー認識とデータ駆動型インサイトを組み合わせることで、CADに戻ることなくAI支援によるコンセプト生成を実現する方法について説明します。
GEOM AI — 生成ジオメトリ、モーフィング、AI駆動型形状最適化
AIモデルが予測だけでなく設計まで行うとしたらどうでしょうか？GEOM AIはシミュレーションの知能をジオメトリ領域に拡張します。このセッションでは、AI最適化出力からのCADレベルのモーフィング、局所的な設計改善のための自動サブモデル生成、メッシュレベルでのジェネレーティブトポロジー、製造スキャンデータを公称FEモデルにマッピングすることによるデジタルツインの作成について解説します。モーフィングパラメータを調整して瞬時に再予測することで、抗力係数がリアルタイムでどのように低下するかをご覧ください。
Agentic AI ― エンジニアリング向け自律型インテリジェントシミュレーションオーケストレーション
AIを活用したエンジニアリングの最終フロンティア：単に支援するだけでなく、自ら行動するエージェント。このセッションでは、AIWorksのエージェント型AIが、マルチステップのシミュレーションワークフローを自律的にオーケストレーションする方法を探ります。エージェントは、データパイプラインの管理、ソルバー（物理またはAI）の呼び出し、収束状況の監視、最適化ループの実行、そして豊富なレポートの生成を、エンジニアの介入なしにすべて実行します。また、AIWorks Optimizerのアーキテクチャ、多分野間の同期、そしてスループットを最大化するためのエージェント型シミュレーション組織の設計方法についても解説します。
シミュレーションおよび設計エンジニア向けに構築
CAE/FEAエンジニア
構造、耐久性、衝突、疲労シミュレーションの専門家で、ソルバーのワークフローをAIで強化したいと考えている方。
CFD/熱工学エンジニア
空力、CHT、流体シミュレーションのエンジニアで、設計検討サイクルを10倍速くしたいと考えている方。
CAD/機械設計者
AIを活用して設計とシミュレーションの間のループを完結させたいと考えている製品設計者やCADエンジニア。
NVH/音響エンジニア
騒音、振動、不快感の専門家が、トリムされたボディ周波数と音響性能を最適化します。
シミュレーションチームリーダー
CAEプロセスの効率化、データ戦略、およびAI導入ロードマップを担当するエンジニアリングマネージャー。
産業界におけるAI/MLエンジニア
データサイエンティストおよび機械学習の実務家が、物理シミュレーションおよびエンジニアリングデータに機械学習を応用する。
自動車エンジニア
車体構造、シャシー、パワートレイン、およびシステムレベルのエンジニアが、車両開発プログラムを加速させている。
航空宇宙/防衛
軽量化・高性能な航空機および無人航空機プラットフォームの開発に携わる構造・空力エンジニア。
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