イノベーションの空を航行する: HPC と AI が戦闘機開発ライフサイクルを推進する方法

私たちは皆、「重要なのはパイロットであり、飛行機ではない」という有名な言葉を聞いたことがあるでしょう（もちろん、セスナ 152 に乗って F-35 と戦っている場合は別です）。映画「トップガン」では、パイロットが自分のスキルと本能に頼って飛行機を限界まで押し上げる様子が描かれています。しかし、飛行機が自分の指示に正確に反応し、計算されたリスクで限界を押し上げることができ、命を預けても機械を信頼できるという自信をパイロットに与えるものは何でしょうか。このブログでは、世界トップ 10 の戦闘機の例を挙げて、戦闘機の開発でどのような計算作業が行われているのかを探ります。 航空宇宙 そして、この業界で同様の課題に直面している新興宇宙企業。

F1 レースカー、オリンピックのトラック サイクリング バイク、戦闘機など、これらは本質的に高性能マシンのクラスに属し、素材と構造が動作環境と相互作用する方法の両方で精密な強化が求められます。適切な戦術領域でのわずかな変更が、特定のパフォーマンス基準に最大の差をもたらす可能性がありますが、そのわずかな変更をどのように見つけて実装するのでしょうか。

私の訪問先 ファーンボロー航空ショー 今年は、数多くの業界のイノベーターたちとの刺激的な議論でいっぱいでした。いくつか例を挙げると、民間航空機メーカー、eVTOL メーカー、防衛メーカー、サポート ソフトウェア エコシステムなど、業界のさまざまな企業との議論がありました。特に戦闘機について、またその開発、運用、保守に関わる膨大な計算作業について学べたことに興奮しました。「ユーロファイター タイフーン」のような高度な多目的戦闘機には、高度な航空電子機器、飛行制御システム、センサー、武器を管理するために、多数のオンボード コンピューターが搭載されています。 ここでは、最新のAI技術と、企業がどのように戦闘機を開発しているかに焦点を当てて、戦闘機の開発について探っていきたいと思います。 Rescale このエコシステムをサポートします。

戦闘機の開発

戦闘機の開発は複雑で多段階のプロセスであり、高度なシミュレーションソフトウェアを使用した洗練された出力に大きく依存しています。戦闘機の開発、運用、保守のさまざまな段階で、さまざまなシミュレーションソフトウェアが活用されています。このようなソフトウェアでは、大量のデータと計算サイクルを処理するために、スケーラブルな高性能コンピューティングパワーが必要になることがよくあります。 AIの応用 プロセスのさまざまな段階のシミュレーションを改良します。 

シミュレーションソフトウェアとAIの強化

シミュレーションソフトウェア 戦闘機開発のライフサイクル全体において不可欠な要素です。物理的なプロトタイプが作られる前に仮想環境で広範囲なテストと検証を行えるため、設計精度が向上し、コストが削減され、開発プロセスがスピードアップします。これは、デジタルトランスフォーメーションで飛躍を遂げた組織にとって大きなメリットです。 高性能コンピューティング ニーズ。

さらに、人工知能 (AI) は、現代の戦闘機の開発において、重要な変革的役割を果たしています。初期の設計とシミュレーションから製造、運用能力、ミッション計画、パイロットのトレーニング、メンテナンス活動まで、AI の統合により効率、精度、適応性が向上し、最終的にはより高度で高性能な戦闘機が実現します。

ここでは、航空機メーカーが通常実行しなければならない主要な段階の概要を示します。これには、開発および運用ライフサイクルのさまざまな段階に統合されたシミュレーション ソフトウェアと AI の利点の例が含まれます。Rescale が航空宇宙業界で同様のワークロードをどのようにサポートしているかについての参考資料もいくつか含まれています。

設計と開発

空気力学と流体力学のシミュレーション

エンジニアはコンピュータ支援設計（CAD）ソフトウェアを使用して航空機の3Dモデルを作成します。これらのモデルには、機体、エンジン、および仕様に従って必要なその他の主要コンポーネントの詳細な表現が含まれます。初期の空力特性は、 計算流体力学（CFD） 性能と効率のために形状を最適化するためのシミュレーション。CFDシミュレーションはさらに改良され、さまざまな飛行条件での航空機上の空気の流れを理解します。さらに、 有限要素解析（FEA）シミュレーション さまざまな荷重や条件下での構造の完全性と応力応答をシミュレートするために使用されます。これらのシミュレーションは非常に計算量が多く、時間がかかるため、専門家の知識が必要です。 HPC infrastructure 妥当なプロジェクト期間内に結果を得る。

空力設計と構造設計をさらに最適化するために、シミュレーションからの膨大なデータを処理し、最も効率的で効果的な設計を見つけるために AI が使用されます。AI は、指定された制約とパフォーマンス目標に基づいて複数の設計反復を作成するジェネレーティブ デザインに役立ちます。また、軽量で耐久性のある機体向けに特性を強化した新素材の発見と最適化にも役立ちます。素材の特性とパフォーマンス データを分析することで、AI は特定の部品に最適な複合材または合金を予測できます。このような AI 処理ワークロードには、多くの場合プロジェクトのニーズに基づいて動的に拡張する必要がある専門的な HPC インフラストラクチャも必要です。

シミュレーションソフトウェアの例: ANSYS 流暢、 ジーメンス Simcenter STAR-CCM+、オートデスクCFD、 ANSYS Mechanical、MSC Nastran、Dassault Systèmes Abaqus。同様のワークロードの例として、Exosonic が高性能ツールを活用して空気力学を迅速にシミュレートし、気流を分析し、さまざまな飛行段階に合わせて飛行機の設計を最適化する方法をご覧ください。高価な風洞や長時間の実験の時代は終わりました。

シミュレーションとテスト – 飛行力学と制御

シミュレーション ツールは、航空電子工学、飛行制御、推進、武器システムなど、さまざまなサブシステムを統合してテストするために使用されます。仮想プロトタイプを使用すると、エンジニアは物理的なプロトタイプがなくてもすべてのシステムが連携して動作することを確認できます。高忠実度のフライト シミュレーターは、航空機のパフォーマンスと操縦特性をモデル化します。パイロットは仮想航空機を「飛行」して、その動作に関するフィードバックを提供できます。シミュレーションには、離陸、着陸、戦闘機動、緊急事態など、さまざまなシナリオが含まれます。 

次に、極端な温度、湿度、高高度での運用などの環境条件がテストされます。コックピットの設計と人間工学は、ヒューマンインザループシミュレーションを使用して最適化され、パイロットにとってレイアウトが直感的でアクセスしやすいことが保証されます。通常、 デジタルツイン 航空機の仮想レプリカが作成され、物理的なプロトタイプが反映されるため、物理テスト中にリアルタイムで監視および分析できます。実際の航空機コンポーネントがシミュレーション環境に統合され、そのパフォーマンスと仮想モデルとの相互作用がテストされ、航空機シミュレーション全体でより現実的な結果が生成されます。 

さらに、AI は、飛行およびシステム シミュレーションの忠実度と効率性を向上させることで、これらのシミュレーションを強化します。AI は複雑なシナリオと環境条件をより正確にモデル化できるため、意思決定のためのより優れたデータが得られます。AI 主導の予測分析は、物理的なプロトタイプが構築される前に、潜在的な設計上の欠陥や障害を予測して軽減するのに役立ちます。AI を活用した自動化された自律的なテスト プロセスにより、検証および検証段階が大幅にスピードアップします。AI システムは、広範なテスト シナリオを実行し、結果を分析し、リアルタイムでパラメーターを調整してパフォーマンスを最適化することもできます。これはかなりのシミュレーション作業です。

シミュレーションソフトウェアの例: MathWorks MATLAB/Simulink、Presagis STAGE NASA の CFD ソフトウェアへの効率的なアクセスにより、航空宇宙エンジニアが革新を起こし、効率性と拡張性を最大限に高め、航空宇宙プロジェクトを構想から完成まで推進できるようになった方法をご覧ください。 NASA の CFD シミュレーション アプリケーションで航空宇宙設計のイノベーションを加速

Manufacturing

製造と組立

組立ラインや品質管理手順などの製造プロセスの設計と最適化に役立つシミュレーション ソフトウェアは多種多様です。組立作業員のトレーニングやワークフローの最適化には、仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR) が活用されています。ここでは、AI が予測保守、品質管理、生産ラインの最適化を通じて製造プロセスを強化します。 

AIシステムは機器の故障を予測し、ダウンタイムを回避するためにメンテナンスをスケジュールすることができます。これはパイロットの命を救うためにも重要です。AI駆動型ロボットと自動化システムは、航空機部品の組み立ての精度と効率を高め、より高い品質と一貫性を保証します。AIは需要を予測し、在庫を管理し、効率的な物流ソリューションを特定することでサプライチェーン管理を最適化し、必要なときに部品が利用できるようにし、遅延とコストを削減します。ご覧のとおり、製造段階ではさまざまな自動化が行われています。 HPC と AI インフラストラクチャ.

シミュレーションソフトウェアの例: ダッソー・システムズ DELMIA、シーメンス Tecnomatix、Autodesk Fusion 360

R&D 向け AI/ML が超臨界翼型設計などの発見を劇的に加速する方法をご覧ください [読了時間約 8 分]: 人工知能と機械学習が数十年にわたる航空宇宙工学をわずか数時間に短縮する方法 

運用能力 – システム統合と航空電子工学

航空機の運用能力を検討する際には、包括的なミッション シミュレーションを実施して、複数機の運用を含む現実的な戦闘シナリオでの航空機のパフォーマンスを評価します。これらのシミュレーションでは、航空機の能力だけでなく、戦術、戦略、パイロット トレーニングの有効性も評価します。ここでの AI の役割はさらに興味深いものです。AI は、パイロットにリアルタイムのデータ分析と意思決定サポートを提供することで、航空電子工学システムを強化します。AI は、飛行経路、燃料消費量、その他の重要なパラメーターを管理および最適化できます。AI ベースの飛行制御システムは、特に困難な状況で航空機の安定性と操作性を向上させます。AI は、自律型および無人戦闘航空機 (UCAV) の開発に不可欠であり、人間の介入を最小限に抑えて複雑なミッションを実行できます。AI は有人 - 無人のチーム編成をサポートし、AI 制御のドローンが有人戦闘機を支援して、追加の機能と状況認識を提供します。パイロットを支援するために AI を採用することで、多くの重要な意思決定要因がサポートされています。

シミュレーションソフトウェアの例: Ansys SCADE、Siemens Teamcenter、IBM Engineering Systems Design Rhapsody などのスイート。

ミッション計画と運用シミュレーション

次は、実際のミッションの練習という、楽しい部分です。

実際の飛行テストと運用使用からのデータは、精度を向上させ、将来のアップグレードに役立てるために、シミュレーション モデルにフィードバックされます。進行中のシミュレーションは、ソフトウェアの更新、システムの強化、および新機能の開発をサポートします。AI は、センサー、レーダー、およびその他のソースからの膨大な量のデータをリアルタイムで処理および分析し、パイロットと地上管制に実用的な洞察を提供するため、頻繁に使用されています。AI システムは、潜在的な脅威を予測して特定し、ミッション ルートを最適化し、リアルタイム データに基づいて戦術的な操作を提案できます。さらに、AI は敵の信号にすばやく適応して対抗策を展開することで、電子戦機能を強化します。AI 駆動の防御システムは、脅威の検出と対応を自動化し、航空機の生存性を高めます。これらのシミュレーションは、パイロットに現実世界の練習を提供するものであり、これらのシミュレーションはハリウッドのスクリーンに映し出されることがよくあります。(トップガンのファンはいますか?)

シミュレーションソフトウェアの例: Lockheed Martin Prepar3D、Boeing JMPS（統合ミッション計画システム）、Simlatなどが人気のスイートです。

エンジニアがクラウド インフラストラクチャと AI 手法を活用して短期間で製品を開発し、その詳細を宇宙の物理的な製造機械に送信して製品を製造し、ミッションを成功させる方法を見てみましょう。 コンセプトから宇宙へ: 宇宙技術の進歩における Rescale の役割 

パイロット訓練とシミュレーション

パイロットの訓練には、ミッションのリハーサルに加え、ソフトウェアやシミュレーション ツールが大いに活用されています。AI は、現実的な訓練環境を提供する高度なフライト シミュレーターに力を入れており、パイロットのスキル レベルに合わせてパーソナライズされた訓練シナリオを提供します。AI ベースの仮想インストラクターは、パイロットのパフォーマンスを評価し、リアルタイムのフィードバックを提供して、訓練の効果を高めます。AI は詳細なミッション リハーサル シミュレーションを可能にし、パイロットは実際の展開前に仮想環境で複雑なミッションを練習できます。AI はさまざまな敵の戦術やシナリオをシミュレートし、パイロットをさまざまな状況に備えさせます。

シミュレーションソフトウェアの例: ロッキード・マーティンのPrepar3D、Quantum3D

メンテナンスとサポート

まだついてきていますか? 最終アプローチ中です。このブログを正しく着陸させましょう! 

メンテナンスとサポート活動は、戦闘機のライフサイクルにとって極めて重要であり、防御力や攻撃力が効果的であることを保証します。このフェーズでの AI の役割は、航空機のセンサーからのデータと過去のメンテナンス記録に基づいて、メンテナンスが必要な時期を予測することです。これにより、ダウンタイムとメンテナンスコストが削減され、航空機の準備が整います。AI 駆動の診断ツールは、問題を迅速に特定してトラブルシューティングできるため、メンテナンス プロセスを合理化できます。定期的なメンテナンス、更新、サポートには、特定の世代の特殊な HPC ソフトウェアとその基盤となる OS/ソフトウェア コンポーネントへのアクセスが必要になることがよくあります。 デザインを再検討する サポートが必要になる場合があります。幅広いソフトウェアツールとバージョンに迅速かつ効率的にアクセスできるプラットフォームは、 クリックポイントは、これらのシナリオで特に有益であり、メンテナンス プロセスを合理化します。 

シミュレーションソフトウェアの例: MathWorks MATLAB、IBM Watson

航空宇宙業界向けの Rescale デジタル変革ガイドをご覧ください。 航空宇宙産業 – スケール変更のベスト プラクティス ガイド 

製品概要

戦闘機のライフサイクルは極めて複雑で、セキュリティが重視されています。高性能コンピューティング (HPC) と AI を活用して、設計と開発からミッション計画とメンテナンスまで、あらゆる段階を強化することは、先進的で効率的で有能な戦闘機の開発を保証する包括的なアプローチです。Rescale のようなプラットフォーム 航空宇宙産業において大きな価値を発揮する. 

航空宇宙産業にルーツを持つRescaleは、航空宇宙、防衛、新興技術産業向けの「クラウドHPC」ソリューションの世界的リーダーになりました。Rescaleは、1200種類以上の包括的なコンピューティングリソースを提供することで、これらの空飛ぶ工学の驚異を設計するエンジニアや科学者に直接計算能力を提供します。 HPCおよびAIシミュレーションソフトウェア 航空機開発ライフサイクルのさまざまな段階に対応します。さらに、Rescaleは、多様なソリューションを通じて、HPCやAIワークロード向けの認定ITARデータセンター環境を提供することで、高いセキュリティのコンピューティングニーズを確実に満たします。 クラウド コンピューティング インフラストラクチャ | リスケール 必要な地域規制やコンプライアンス規制に合わせて調整できます。

素晴らしい実績を誇り、世界トップ 9 の航空宇宙企業のうち 10 社が Rescale を使用し、また、航空宇宙の新たな領域を開拓するトップ 8 の「新宇宙企業」のうち 20 社が Rescale プラットフォームを活用しています。 

次回は、このブログでは取り上げられなかった航空宇宙分野のエンジン設計などのトピックに焦点を当てます。