AI物理学ソリューションの概要

変換シミュレーション速度、
さらなる可能性を探る

AI強化シミュレーションでR&Dの限界を克服

製品開発プログラムでは、境界条件と負荷ケースの迅速な反復が求められますが、リアルタイムの意思決定では数分以内に回答を得る必要があるにもかかわらず、完全な忠実度のシミュレーションには数日から数週間かかります。従来のコンピューター支援エンジニアリング (CAE) 手法では、速度と精度の間でトレードオフが必要です。簡素化されたモデルは実行速度は速くなりますが信頼性は犠牲になり、高忠実度のソルバーは精度を提供しますが、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 データを数ミリ秒で物理的に正確な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 物理演算向け統合オペレーティング システム (OS) は、データ準備から本番環境への展開まですべてを自動化し、手動で再フォーマットすることなく、ジオメトリ、メッシュ、および結果を抽出します。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のリモート推論を可能にしたりできる、モジュール式のユーザーフレンドリーな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 物理学は、計算コストを削減し、設計探索を拡大しながら製品開発を加速します。

  • 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物理学と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になります
  • 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。

Rescaleが選ばれる理由

Rescaleは統合された AI物理OSプラットフォーム 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: ソルバー形式とメッシュ構造を理解する物理情報に基づいたデータ モデルを使用して CAE およびテスト パイプラインと緊密に統合し、数か月に及ぶカスタム開発を排除します。
  • 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 アーキテクチャのサポートにより、Rescale の幅広いソルバーとインフラストラクチャ エコシステムに接続しながら、テクノロジの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。

ご活用事例

  • 代替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物理学: 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。

誰にとってのメリット

RescaleのAI物理学についてもっと知る

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。 詳細はこちら.

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