深層学習AI による解析結果予測ソリューション Neural Concept Shape
概要
Neural Concept Shapeは、深層学習AI技術をベースとした、SaaS型解析結果予測ソリューションです。3D形状や解析結果からAIモデルを構築、AIによる形状評価は最短数ミリ秒で、従来の数値解析同等の結果を得られます。形状パラメータが異なる部品や過渡現象にも適用でき、転移学習にも対応しています。
特徴
深層学習は様々な技術分野に革新をもたらしていますが、規則的なデータ配列となる2次元画像の機械学習を得意としているため、3次元CAE/シミュレーションにおける利用用途は限られていました。NCSは最先端の深層学習AI技術を採用、3次元CAE/シミュレーションの新たな価値を提供します。
◆独自の深層学習AI技術である3D Geometric Convolutional Neural Networkを採用
3次元形状に対応した畳み込みニューラルネットワークをベースとすることで、3次元データ分布と3次元幾何学的特性を学習することを可能としました。CAE/シミュレーションのデータ(教師データ)を形状と紐づけて学習し、深層学習AIモデル(3Dサロゲートモデル = 代理モデル)を構築、任意の形状を入力することで、AIモデルと照合、入力形状から推測される数値結果を瞬時に算出します。
◆過去のCAE/シミュレーションデータを有効活用
蓄積したデータでAIを構築、データドリブン開発に貢献します。
◆ライセンス・実行環境
AIモデルの構築~利用まで可能な “Shape Expert” と、AIモデルの利用に特化した ”Shape Production” の2種類があります。
また、NCSはSaaS型のサービスです。Neural Concept社にてGPUを備えた実行環境を合わせてご提供します。
◆独自の深層学習AI技術である3D Geometric Convolutional Neural Networkを採用
3次元形状に対応した畳み込みニューラルネットワークをベースとすることで、3次元データ分布と3次元幾何学的特性を学習することを可能としました。CAE/シミュレーションのデータ(教師データ)を形状と紐づけて学習し、深層学習AIモデル(3Dサロゲートモデル = 代理モデル)を構築、任意の形状を入力することで、AIモデルと照合、入力形状から推測される数値結果を瞬時に算出します。
◆過去のCAE/シミュレーションデータを有効活用
蓄積したデータでAIを構築、データドリブン開発に貢献します。
◆ライセンス・実行環境
AIモデルの構築~利用まで可能な “Shape Expert” と、AIモデルの利用に特化した ”Shape Production” の2種類があります。
また、NCSはSaaS型のサービスです。Neural Concept社にてGPUを備えた実行環境を合わせてご提供します。
製品URL
https://seizou-eng.scsk.jp/l/955233/2024-09-29/ffwwg
用途・実績
◆実績
・自動車製造
・航空・宇宙
・バッテリー開発 など
導入事例の詳細はお問い合わせください。
・自動車製造
・航空・宇宙
・バッテリー開発 など
導入事例の詳細はお問い合わせください。
会社情報
会社名
SCSK株式会社
会社PR
多数のCAEソリューションの取り扱いがございます。お気軽にご相談ください。