CAEツールによるシミュレーションにおけるパラメータ調整の最適化や複数の要求性能を満たす最適な設計情報を探索する多目的最適化の支援をAIで実現いたします。
想定課題
・計算機シミュレータのパラメータ調整が属人化しており、実機検証との乖離ばらつきが発生している
・トレードオフ関係の要求性能の実現が難しく、作業負荷が高い
・計算機シミュレータのパラメータの調整に時間がかかり過ぎる
想定効果
・実測値との乖離を最小化するためのパラメータ調整の自動化
・多目的最適化解の探索および知見の抽出により精度が高く迅速な意思決定が可能
・パラメータ調節期間の短縮とその非属人化が可能
実績紹介
プロジェクト概要
目的：物理シミュレーションの最適化
対象企業：製造関係メーカー様
成果：最適化アルゴリズムによって、パラメータ調整による
誤差改善率が人手によるものの2倍越えとなった
対象業界・分野
製造関係メーカー（自動車/航空宇宙/ロボットなど） ／ 半導体メーカー ／ AIによるパラメータの最適化を検討しているお客様
ツール・技術・リソース
Python ／ Jupter Notebook ／ 最適化アルゴリズム ／ Office
