サロゲートモデルと生成AI活用によるCAE設計効率化と設計プロセスの自動化への応用 <オンラインセミナー>

~ サロゲートモデルの構築手法、最適条件探索と画像特徴分類、生成AIによる形状生成、PLM/SDM+AIモデルの統合基盤 ~

・最適化、形状生成、連成解析をAIで実装し、設計業務の効率化を実現するための講座
・AI・機械学習を設計に導入する場合の勘所やポイント、設計業務効率化のための具体的なアプローチ方法と最新技術を修得し、設計実務に応用しよう!
・AIを設計業務に導入する際の判断基準や、データ駆動型設計の実現に向けた具体的なステップが理解できる特別セミナー!

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講師の言葉

 本セミナーでは、CAE設計業務におけるAI活用の最前線を解説します。サロゲートモデルの構築手法と、衝突解析・成形条件予測・複合材設計などの実務事例を紹介し、効率化の具体的なアプローチを学びます。さらに、生成AIによる形状生成やグラフニューラルネットワークを用いた最適性能断面予測など、最新技術の活用方法を解説します。加えて、SDM(Simulation Data Management)を基盤としたAI連携によるモデル更新・再学習の自動化や、PLM/SDM+AIモデル統合によるDX推進のアーキテクチャについても取り上げます。
 受講後には、AIを設計業務に導入する際の判断基準や、データ駆動型設計の実現に向けた具体的なステップを理解できることを目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2026年06月18日(木) 10:00 ~ 17:00
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・AIをCAEにどのように応用できるのかを調査されている方
・CAEを用いて数値解析を行っている方
・設計・解析部門の技術者の方
予備知識 ・特に必要ありません
修得知識 ・AI・機械学習を設計に導入する場合の勘所やポイント
・CAEにおけるサロゲートモデリング
・生成AIのグラフニューラルネットワークの基礎的な知識
プログラム

1.CAEと機械学習の基礎
  (1).CAEとAIの現状
    a.サロゲートモデルの役割
    b.統計学の基礎

2.サロゲートの構築と評価
  (1).データ収集と前処理
    a.データ収集
    b.特徴量設計
    c.正規化
    d.データ拡張
  (2).サロゲートモデルの構築手法
    a.回帰
    b.ガウス過程
    c.ニューラルネットワーク
  (3).モデル評価・信頼性の確保
    a.誤差指標
    b.交差検証
    c.過学習
    d.不確実性評価

3.サロゲートモデル応用例1 :最適化と設計探索
  (1).最適条件探索
    a.PODを用いたスレッド試験における乗員傷害値予測
    b.クラッシュボックスにおける設計条件の最適化
  (2).画像特徴分類
    a.PCAによる画像特徴分類とフードの頭部傷害予測
  (3).教師データ生成
    a.モーフィングを活用したバンパービームの教師データ作成と性能予測
  (4).CAE連成解析
    a.ROMによる走行解析と衝突解析の連成
    b.サブストラクチャー化による計算コスト削減

4.サロゲートモデル応用例2 :製造・生産技術への展開
  (1).材料・成形プロセス
    a.スタンピングにおける最適成形条件予測
    b.スポット溶接のプロセスウィンドウ可視化
    c.ROMによる複合材料のメソスケールにおける最適条件予測
    d.実測データを用いた成形シミュレーションの精度向上
  (2).安全性・信頼性評価
    a.突起乗り越し時のバッテリー短絡予測

5.生成AIによる形状生成
  (1).基本モデルと活用手法
    a.拡散モデル・VAE・GAN
    b.工学分野への応用例
  (2).グラフニューラルネットワークの応用
    a.グラフ理論のポイントとGNNのネットワーク構造
    b.断面形状生成AIによる最適性能断面予測

6.今後の展望
  (1).統合設計プラットフォームとDX
    a.設計データの一元管理と品質保証
    b.トレーサビリティ確保によるモデル信頼性向上
  (2).AI活用による設計プロセスの自動化
    a.サロゲートモデルと生成AIによるリアルタイム最適化
    b.SDM連携によるモデル更新と再学習の自動化
  (3).DX推進のためのアーキテクチャ
    a.PLM/SDM+AIモデルの統合基盤
    b.設計者へのAI支援機能の展開

キーワード サロゲートモデル 統計学的モデリング ガウス過程 ニューラルネットワーク 特徴量設計 データ正規化 交差検証 不確実性評価 最適化設計 POD ROM CAE連成解析 拡散モデル グラフニューラルネットワーク Simulation Data Management(SDM)   データ駆動型設計
タグ AI・機械学習シミュレーション・解析成形加工画像処理複合素材最適化・応力解析設計・製図・CAD
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日