ミライがどうなるかは、誰もが気になることですよね。競馬の予測、株の価格変動、身近な事では電車が何時から止まるかまで、
ちょっとした指示のずれが大きな変化につながることがあります。このような現象を“バタフライエフェクト”と呼びます。
ブラジルの蝶の羽ばたきがテキサスの竜巻を引き起こす可能性がある、という説話です。今回は、
「どんな要素が結果に大きく影響するのかを知ることができれば、トラブルを未然に防ぐことができるかもしれない」というお話。
CAEとは何か
シミュレーションとは、モデルを使って実験をすること。
コンピュータの計算によって結果を予測する活動を、コンピュータ支援シミュレーション（解析）、CAEと呼びます。
ここでポイントなのは、「求める機能に対して、何が一番影響するのか」を知ることです。
例えば、製品のどこが一番弱いのかが分かれば、モノをつくる前に設計変更を行い、対策を打つことができます。
進化し続けるCAE技術
CAE解析技術って、日々進化しているんですよね。再現できる物理現象が増えているし、
それらを組み合わせた連成解析によって、より実際の現象に近い状態を模擬できるようにもなっています。
さらに、
- 最適化プログラムを組み合わせた設計最適化
- AIを活用したCAE解析結果の予測技術
も発展していて、計算しなくても即座に予測値を得ることも可能になってきています。
スターライトが考える「AI×CAE」
スターライトでは、30年以上にわたりCAE解析を活用してきました。
その中で、これまでに蓄積したデータをAIで有効活用できなかと考えています。
ひと言でAIを活用するといっても、様々な側面があると思います。
- 開発業務工数削減・設計の高品質化
ーCAE結果予測により短時間で結果が得られる→検討できるパターンが増える→設計品質が向上する
- 人材育成の効率化
ー過去のナレッジを活用することで、設計や不具合改善の指針をガイドできる - 非線形・複雑現象の高精度予測
ー複雑な材料特性や現象のモデル化に必要な解析パラメータ最適化による高精度化
ー過去の実験・CAEデータを学習することで、CAE結果そのものの高精度化も期待できる
ここに挙がっていない、まだ考えてもいないような活用方法もあるかもしれません。
これからの方向性
これらが実現できるかと思うと、気持ちも昂ります。
一方で、スターライトでは、AI活用をどのように進めていくか、まだ明確な方向性が固まっているわけではありません。
スターライトらしいAI×CAEのあり方を模索しながら、共感いただけるパートナー様とともに、
さらなるCAE技術の高度利用を実現していきたいと思っています。