AI-powered Workshop

アルテア AI ワークショップ

AI for Engineers | エンジニアのためのAI

  4月25日(木)13:00 *終了しました

 TKP東京駅カンファレンスセンター 

イノベーションのスピードが加速する中、人工知能(AI)と機械学習(ML)の活用が一般的になりつつあります。アルテアのAI - シミュレーションのソリューションは、短時間で最適化された設計を実現し、製品開発サイクルの短縮を可能にします。既存の製品設計、モデリング、解析にAIを導入した事例や使い方、アルテアユーザーが今すぐ始められる活用方法をこのAI WORKSHOPでご説明します。

本ワークショップでは、三菱自動車工業株式会社様、ダイキン工業株式会社様、その他ユーザー様(随時公開予定)にご登壇いただき、シミュレーションとAIに関するユーザー事例をご発表いただく予定です。

すでにアルテア製品をご利用いただいているユーザーの方はもちろん、これから製品設計や開発にAIを導入していきたいとお考えの方は、ぜひご参加ください。

 

アルテアのCAE + AI 製品群

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[ウェビナー]今すぐ使える設計開発でのAI技術と、バッテリー開発向けのおすすめ新機能

オンデマンドで視聴

AGENDA

*アジェンダは変更される場合があります。

Generative AI technology has taken the world by storm. Leveraging years of accumatled knowledge using foundational models opens up new dimensions for design & development engineers. This talk will focus on how to build & leverage accumated knowledge base of design & development data using Generative AI using Altair RapidMiner Platform.

アルテアはshapeAI、physicsAI、romAI、DesignAIといったシミュレーションとAIを融合した最新技術を提供しています。それらを活用することで、ユーザーは最小限の工数で「部品の形状識別と分類」、「3Dシミュレーション結果の高速予測」、「動的サロゲートモデルの作成」、「クラウド環境での製品性能最適化」を実現でき、製品開発段階で迅速な意思決定を行うことが可能です。
 
本講演では、アルテアのシミュレーション主要製品に実装されているAI技術の概要と活用例をご紹介します。

1)romAI を用いた1D-3D 連成空調CFD の高速化

2)自動車の室内における冷暖房時の温度を予測するために、1次元の冷凍サイクルモデルと3次元のキャビンモデルを連成した解析手法を用いている。3次元的な熱流動場を扱える一方で、計算時間が長くなる傾向にある。3次元キャビンモデルの部分をromAIに置き換えることで計算時間を大幅に低減することができたので、実用例として紹介する。

romAIの利点や車両開発で実利用する上での課題を述べる。

多くの業界で、デジタルツインによる革新的な製品開発が進んでいます。デジタルツインは、シミュレーション、HPC、AIとともに導入することで、システム挙動の予測、運用データの活用、製品ライフサイクルの全段階における意思決定への情報提供など、新たな価値を提供し、技術投資に対する劇的なリターンを実現するものです。
 
本講演では、事例をもとに価値あるデジタルツインを実現するために必要なコアテクノロジーを紹介します。

Altair Knowledge Studioは、マウス操作だけで機械学習モデル作成を行うことができ、コードを書く必要がない。また、前処理、データ分析からモデル構築、モデルの評価までをアイコンをつなぐだけで行うことができる。

今回の発表では、空調用圧縮機における油上りの定量的な評価とその現象の理解のためにKnowledge Studioを用いた油上り率予測のために機械学習モデルを作成し、評価したため、その活用事例を紹介する。

アルテアは非エンジニア、ドメインエキスパート、データサイエンティストの方まで様々なスキルレベルの方々が活用可能なデータ分析プラットフォーム"RapidMiner"を提供しています。本プラットフォームを用いると、最低限のAI・機械学習に関する知識でデータ前処理~分析/推論モデル作成~可視化/実装まで実施でき、AI・機械学習を実業務に効率よく適用することが可能です。
 
本講演では、CAEの結果評価にAIを用いた例等を交えながらRapidMinerプラットフォームの概要や機能についてご紹介します。
合わせてAI・機械学習の取り組みの自走化を補助するEラーニングサブスクリプションサービスについてもご紹介します。

サロゲートモデルモデル構築のための技術的な要件はいまだ不明な点が多いが、関数を再構成するという観点で語られることが少ない。

本講演では、正則化技術を中心に古典的な性能向上の技術紹介から、物理モデルを対象としたサロゲート構築技術の最新状況についても紹介する。

製品開発の効率アップとしてCAE業務がフロントローディングされている昨今、さらに効率を上げるソリューションとして機械学習から作られるサロゲートモデルの活用が注目を集め始めています。

形状データから性能を高速に予測できるphsycsAIの紹介も交えて、開発企画段階でのサロゲートモデルの活用方法やその事例をご紹介します。

【概要】

日時:2024年4月25日(木)13:00 - 17:00

会場:TKP東京駅カンファレンスセンター

人数:150名 ※定員になりました

対象:設計 / 解析のご担当者の方、AIのご活用を検討しているアルテアユーザーの方

参加費: 無料 ※事前登録制
※競合企業や同業他社の方は参加をご遠慮いただく場合がございますのであらかじめご了承ください。

 

登壇者

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高村 宏行 様

性能計画実験部

三菱自動車工業株式会社

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櫻井 一輝 様

テクノロジー・イノベーション センタ ー

ダイキン工業株式会社

Wada

和田 義孝 先生

理工学部機械工学科 教授

近畿大学

Sudhir

Sudhir Padaki

データアナリティクス グローバルディレクター

アルテア

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加園 栄一

代表取締役社長

アルテア

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松本 秀一

シニアテクニカルディレクタ

アルテア

IKEDA

池田 公輔

テクニカルマネージャ

アルテア

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芝田 隆宏

テクニカルマネージャー

アルテア

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斉藤 浩司

シニアテクニカルマネージャ

アルテア

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