エイゾスは2026年8月7日、CAEシミュレーション結果からサロゲートモデルを自動構築する「Multi-Sigma-Architect」を正式リリースしました。
構造解析や流体解析などの結果をもとに、形状・物理場の予測から要因分析、多目的最適化までをノーコードで支援します。
少量のデータから予測モデルを構築し、設計開発におけるCAE活用の効率化を目指します。
記事の概要
Multi-Sigma-Architectは、ノーコードAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma®」の拡張パッケージです。
研究開発現場で得られるCAEシミュレーション結果をAIに学習させ、シミュレーションを代替するサロゲートモデルを構築します。
構造解析、衝撃解析、流体解析、伝熱解析、電磁界解析などに対応します。
応力分布や流速分布などの物理場と、形状変化を同時に予測できます。
予測に加えて、各要因の影響を調べる要因分析や、多目的最適化にも対応します。
エイゾス独自のニューラルネットワーク自動チューニング技術により、少量データからのモデル構築を支援します。
体積要素を用いた3次元の定常・非定常解析結果を対象とし、VTK形式に変換したデータを入力できます。
記事のポイント
- 少量データで構築： 独自のニューラルネットワーク自動チューニング技術により、少量のCAEデータから予測モデルの構築を支援します。
- 物理場と形状を予測： 応力分布や流速分布などの物理場と形状変化を同時に予測し、設計検討に活用できる仕組みです。
- 最適化まで一気通貫： 予測、要因分析、多目的最適化をノーコードで実行し、効率的な設計解の探索を支援します。
このニュースがもたらす影響
- 導入検討企業： 既存のCAEデータを起点に、専門的な機械学習の実装なしで設計探索へ進める可能性があります。まずはVTK変換や対象解析の条件を確認し、適用業務を絞ることが重要です。
- CAE提供者： 解析結果を出すだけでなく、物理場の予測や要因分析、最適化まで含む設計業務全体への対応が比較軸になりそうです。周辺ツールとのデータ連携も問われる可能性があります。
- 製造業の設計部門： 順問題の計算結果を、要求性能から設計条件を探す逆問題に活用しやすくなると考えられます。一方で、実際の設計判断ではサロゲートモデルの予測をCAE結果で検証する運用が求められそうです。
このニュースの背景
CAEは設定や計算、結果処理に工数がかかるため、設計条件を変えながら多数のケースを評価することが負担になりやすい状況です。
サロゲートモデルは計算の代替に使えますが、高い精度を得るために大量のCAEデータが必要となり、構築自体が新たな計算負担になり得ます。
特に物理場全体や形状変化を扱う場合は難易度が高く、少量データからモデルを構築する手法や、予測後の設計探索までを連続して扱える仕組みが求められていました。
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https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000103902.html