株式会社ゴーデルブロックは2026年7月22日、冷間鍛造シミュレーション向けのAIサロゲートモデル「ForgeNet」を発表しました。
ForgeNetは、有限要素解析（FEM）を機械学習で近似し、シミュレーションの高速な予測を目指すモデルです。
同社は、ドイツ・ミュンヘンで開催中の国際会議「WCCM ECCOMAS Munich 2026」で研究成果を報告しました。
記事の概要
株式会社ゴーデルブロックは2026年7月22日、ドイツ・ミュンヘンで開催中の計算力学の国際会議「WCCM ECCOMAS Munich 2026」で、冷間鍛造シミュレーション向けのディープラーニング・サロゲートモデル「ForgeNet」を発表しました。
サロゲートモデルは、実際の物理計算を機械学習で近似・代替するモデルです。
発表は、先端製造プロセスの高忠実度シミュレーションとサロゲートモデリングを扱うセッション「MS216D: High-Fidelity and Surrogate Modeling for Advanced Manufacturing Processes IV」で行われました。
発表時刻は2026年7月22日9時45分から11時15分までで、会場はICM-14aでした。
冷間鍛造の有限要素解析では、変形に合わせて要素を作り直す適応的リメッシュにより、ノードの対応関係が失われる課題があります。
研究チームは、解析結果を変形しない基準グリッドである固定オイラー格子へ投影し、この課題に対応しました。
ForgeNetでは、ノードの変位と応力をそれぞれ予測する2つのモデルを用いて、冷間鍛造プロセスを高速に予測します。
本研究は、株式会社ゴーデルブロックとAccelerated Komputing社をはじめとする共同研究チームが実施しました。
記事のポイント
- 節点対応の課題： 適応的リメッシュで節点の対応関係が失われる課題に対し、解析結果を固定オイラー格子へ投影します。
- 2モデルで予測： 節点の変位と応力をそれぞれ予測する2つのモデルを用い、冷間鍛造工程を高速に予測します。
- 共同研究で実施： 東京のゴーデルブロックとAccelerated Komputing社などの共同研究チームが研究を実施しました。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社ゴーデルブロックのプレスリリース（2026年8月5日 12時54分）計算力学の国際会議「WCCM ECCOMAS…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000165560.html