AI Physicsソリューションの概要

AI Physicsでシミュレーションと開発速度を向上

AIを活用したシミュレーションで探査の限界を克服

製品開発プログラムでは、境界条件や荷重ケースについて迅速な反復作業が求められますが、高精度のシミュレーションには数日から数週間かかる場合があり、リアルタイムの意思決定には数分以内の回答が必要です。従来のCAEの手法では、速度と精度のどちらかを妥協せざるを得ませんでした。簡略化されたモデルは高速に動作しますが信頼性が犠牲になり、高精度のソルバーは精度は高いもののイノベーションのボトルネックとなります。Rescaleは、既存のシミュレーションデータをミリ秒単位で高精度の予測を提供するサロゲートモデルに変換することで、このトレードオフを解消します。RescaleのAI Physicsオペレーティングシステム（OS）は、データ準備から本番環境への展開まで全てを自動化し、顧客の設計ファイルやシミュレーションファイルを手動で再フォーマットすることなく取り込みます。AIモデルは、設計ツールに統合したり、オンプレミス環境からリモートで推論を実行したりできる、モジュール式の使いやすいサービスとして展開できます。

AI ガイドによる設計空間探索により、はるかに少ない時間と計算量で最適な構成が決定されます。

ビジネスインパクト

AI physics は計算コストを削減し、デザイン探索の幅を広げながら製品開発を加速

  • 1,000倍高速な評価 　 99%以上の精度 GMモータースポーツなどの自動車メーカーが空力アプリケーションで達成した
  • 4倍以上のデザインの可能性を探求 AI physicsとGPUアクセラレーションCFDを組み合わせることで、画期的なイノベーションが可能
  • 85％のコスト削減 高価な高忠実度実行を検証済みの代替実行に置き換えることで評価ワークロードを軽減
  • 待ち時間を10分の1に短縮 複雑なシミュレーションでは、クリティカルパスの活動からボトルネックを解消します。

効果的なAI物理学のビジネス成果は、開発期間の短縮です。従来は数年かかる車両開発期間を短縮できます。 50％短縮 AIファーストのエンジニアリング戦略が実装された場合。

Why Rescale

Rescaleは統合されたAI physics OSデータ構造化から本番環境への展開までのライフサイクル全体にわたっており、エンジニアリング ワークフロー専用に構築されています。

  • シミュレーションネイティブアーキテクチャ: 標準的なパイプライン統合を通じて顧客データを取り込むように設計されているため、顧客は数ヶ月にわたるカスタムデータエンジニアリングを行うことなく、自社のデータからトレーニング済みの代替モデルに移行できます。
  • 実稼働準備評価: 視覚的なエラー分析、エッジ ケースの処理、検証フレームワークにより、安全性が重要で規制された環境の要件を満たし、実験の域を超えて生産能力へと移行します。
  • 柔軟な導入オプション: モデルをモジュラー サーバーとして公開したり、設計ツールに埋め込んだり、ガバナンスと監査証跡を維持しながらオンプレミス環境からのリモート推論を有効にしたりできます。
  • オープンアーキテクチャ: 複数のAIフレームワークと進化するモデルアーキテクチャへの対応により、Rescaleの広範なエンジニアリングプラットフォームエコシステム内での技術的な柔軟性が維持されます。
設計パフォーマンスの予測を CAD ビューポートに直接ストリーミングし、リアルタイムの設計フィードバックを実現します。

適用例

  • サロゲートモデルの開発と展開: CFD、FEA、熱、NVH、材料アプリケーション用のトレーニング済みモデルを構築し、エンジニアリング ワークフローでの推論用に公開することで、設計チームが精度を維持しながらリアルタイムでパフォーマンスを評価できるようになります。
  • AIデジタルツイン： 仮想シミュレーション データセットをセンサーおよび運用データと組み合わせて予測メンテナンスとインサービス最適化を実現し、ダウンタイムを短縮して製品寿命を延ばします。
  • AI による設計空間の探索: 数千の形状や荷重ケースのバリエーションを数分で評価し、高忠実度ソルバーを使用して最有力候補を選択的に検証することで、同じタイムライン内でイノベーションの可能性を拡大します。
  • デザイナー向けの組み込みAI Physics: CAD ツールで直接リアルタイムのパフォーマンス フィードバックを提供するため、設計者はシミュレーションの結果を待たずに情報に基づいた意思決定を行うことができます。
  • マルチフィジックスとハイブリッドワークフロー: 共有入力を使用して複数のサロゲートを調整し、予測を改良された初期条件として従来のソルバーにフィードすることで、収束を加速し、計算時間を短縮します。
リアルタイム デジタル ツインは CFD とライブ テレメトリを融合し、予測設計のための気流パターンを明らかにします。

導入によるメリット

もっと詳しく知る

大手エンジニアリング チームが、Rescale AI Physics を使用して本番環境対応の AI メソッドを導入し、開発タイムラインを加速し、設計探索を拡大している方法をご覧ください。 さらに詳しく.

×