エンジニアリング、データサイエンス、AI

SimcenterのAI機能は、時間のかかるソルバーの実行をAIを活用したサロゲートモデルと低次元モデリングに置き換えることで、反復設計を遅らせるシミュレーションキューを減らすのに役立ちます。エンジニアは結果を待つ時間を減らし、情報に基づいた設計決定により多くの時間を費やすことができるため、コンセプトから検証までの製品開発サイクル全体を加速できます。

従来の設計ワークフローは、遅くて反復的なCADとシミュレーションサイクルによって制約されています。SimcenterのAI機能は、ジェネレーティブAIベースのコンセプト生成、幾何学的なディープラーニング、多分野にわたる設計最適化にまたがり、数秒で結果が得られるため、エンジニアは同じプロジェクトタイムライン内でより多くの設計の方向性を自由に評価できます。

Simcenterは、データサイエンティストやAIスペシャリストだけでなく、エンジニアリング組織全体でAIと機械学習を民主化することを目的として構築されています。AI機能は、熟練したエンジニア向けに設計された、コーディング不要で直感的なワークフローを通じて、使い慣れたCADやシミュレーション環境に直接組み込まれています。モデtraining、データパイプライン、アルゴリズムチューニングはバックグラウンドで透過的に動作します。そのため、背景や組織の規模に関係なく、すべてのチームがインテリジェントシミュレーションの競争上の優位性を活用できます。習得に苦労したり、専用のAIリソースを用意したりする必要はありません。

SimcenterのエンジニアリングデータサイエンスとAIソフトウェアは、構造完全性、衝突性能、熱管理、計算流体力学、製造シミュレーション、電磁挙動など、あらゆる物理領域にわたって測定可能な価値を提供し、一部のエンジニアリング分野だけでなく、あらゆるエンジニアリング分野にインテリジェントアクセラレーションの恩恵をもたらします。航空宇宙、自動車、重機、産業機械、エネルギー分野の組織は、このクロスドメイン機能を活用して、設計サイクルを短縮し、物理的なプロトタイプを減らし、開発コストを削減し、高性能製品をより早く市場に投入しています。

AIモデルは忠実度の高いエンジニアリングデータに基づいてトレーニングされ、平均絶対誤差（MAE）やMSE（平均二乗誤差）などの確立された誤差指標を使用して性能を厳密にベンチマークしています。結果は説明可能で検証済みであり、ブラックボックス的な予測ではありません。これにより、エンジニアは完全な可視性を得て、AIが生成した洞察を定量化できる自信を持って尋問、解釈、および行動することができます。さらに、AIが予測した結果をシミュレーションまたはテストベンチマークと直接照合して、インテリジェントアクセラレーションと厳密なエンジニアリングの間のループを閉じます。

SimcenterポートフォリオのAI機能は、さまざまなハードウェア環境で柔軟にアクセスできるように設計されています。training 速度とモデルパフォーマンスを優先するチームには、グラフィカルプロセッシングユニット（GPU）アクセラレーションを強くお勧めします。NVIDIAの最新のBlackwellマイクロアーキテクチャを含む最新のアーキテクチャをサポートしているため、大規模でのモデtraining と推論を大幅に高速化できます。大規模で複雑なエンジニアリングプログラムを実施している組織は、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）環境で完全にサポートされており、要求の厳しいシミュレーションワークロードに必要な計算上の余裕があります。専用のGPUとHPCインフラストラクチャを持たないチームでは、CPUベースのtraining が引き続きサポートされます。ハードウェアの可用性を確保することがAIアクセラレーションシミュレーションの採用を妨げることはありません。

実行可能なデジタルツイン（xDT）は、Simcenterシミュレーション環境内に組み込まれたインテリジェンスを利用して、企業全体に即座に展開できるようにします。忠実度の高いシミュレーションは、軽量の低次モデルにカプセル化されており、それを実行可能なデジタルツインにさらに組み込むことができるため、エンジニアや運用関係者は製品の正確なデジタル表現をリアルタイムで操作できます。その結果、初期のコンセプト検証からサービス中のパフォーマンスモニタリングまで、製品ライフサイクルのあらゆる段階で、より多くの情報に基づいた迅速な意思決定が可能になり、対象分野の専門家とその洞察に頼る幅広いチームとの間の従来の障壁が解消されます。