～ 構造力学的情報を有するデータセット生成手法、３次元形状の深層生成モデルの基礎、ギガキャスト構造、衝撃吸収構造の最適設計への応用 ～
・設計効率を向上させるだけでなく、今までにないデザインの創造と最適化構造を実現する３Ｄ生成ＡＩ技術の最新技術を先取りし、製品開発へ応用するための講座
・３次元形状データセットの生成方法や大規模言語モデルと３次元形状生成モデルの融合技術など最新の生成ＡＩ技術を修得し、製品設計へ活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください
ChatGPTをはじめとする対話型文章生成ＡＩやStable ＤiffusionやＤALL・E ２などの画像生成ＡＩだけでなく、３次元形状生成ＡＩが、２０２２年以降、OpenＡＩ・Google・NVIＤIAを中心に続々と発表されています。現在、世界中の多くの企業や研究機関で、これらの生成ＡＩ技術の開発・活用に関する試行錯誤が行われています。ただし、自然言語・画像・動画などのデータに比べて、３次元形状のデータは非常に少なく、工学設計への応用は進んでいません。そこで我々は、次世代自動車構造として着目されるギガキャスト構造などを応用対象として、３次元形状データセットの生成方法および構造力学的パラメータから３次元最適構造を生成するＡＩの研究を進めています。本セミナーでは、その理論的枠組みや最新動向について、基礎からわかりやすく説明します。
＜紹介動画＞
https://www3.nhk.or.jp/nhkworld/en/ondemand/video/2015315/
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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 |
・ＣＡＥ業務担当者の方 ・Ｒ＆Ｄ企画担当者、ＤX推進担当者の方 ・生成ＡＩ関連テーマ研究担当者の方 |
| 予備知識 | ・大学学部レベルの線形代数学、微分積分学、確率統計学、古典力学の知識があれば望ましいですが、受講者の知識に合わせて説明を調整しますので、予備知識は必ずしも必要ではありません |
| 修得知識 |
・３次元形状生成ＡＩの基礎と最新技術動向と今後の展望 ・工学的構造設計への応用可能性に関する知識 |
| プログラム |
１．急速に発展する３次元形状生成ＡＩの概況 ２．生成ＡＩにおける２つのスケーリング法則 ３．スーパーコンピュータの基礎 ４．３次元形状のデータセット生成方法 ５．工学設計のための３次元形状生成ＡＩ の応用例 ６．３次元形状の深層生成モデルの基礎 ７．今後の展望 |
| キーワード | ３次元形状生成ＡＩ データセット スケーリング法則 大規模言語モデル OpenMP 階層型固定メッシュ法 トポロジー最適化 深層生成モデル 表現学習 ＤeepSＤF |
| タグ | AI・機械学習、金属、金属材料、自動車・輸送機、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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
