3D生成AI技術と設計およびCAEへの応用とそのポイント <オンラインセミナー>

~ 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、3次元形状生成AI技術とギガキャスト構造技術、衝撃吸収構造の最適設計への応用 ~

・構造力学的パラメータから3次元最適構造を生成する最新のAI技術を修得し、製品設計へ活かすための講座
・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を実現する3次元形状生成AI技術の最新技術を先取りし、製品開発へ応用しよう!

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・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。

講師の言葉

 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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年12月09日(月) 10:30 ~ 17:30
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たく思いますので、積極的な質問をお願い致します
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
・CAE(構造設計)への応用可能性に関する知識
プログラム

1.3次元形状生成AIの概況とデータセット
  (1).代表的な3次元形状生成AI
  (2).代表的な3次元形状データセット
  (3).工学的設計に必要なデータセットとは

2.生成AIにおける2つのスケーリング法則
  (1).ムーアの法則
  (2).大規模言語モデルのスケーリング法則
  (3).VUCA時代のR&D戦略の必要条件
  (4).生成AIの研究企画立案のポイント

3.スーパーコンピュータの基礎と3D生成AI
  (1).スーパーコンピュータとは
  (2).なぜスーパーコンピュータは計算が速いのか
  (3).ケイパビリティ・コンピューティングとキャパシティ・コンピューティング
  (4).理論性能・実行性能・実行効率
  (5).OpenMPとMPIの基礎
  (6).日本における公的スーパーコンピュータの産業利用

4.3次元形状のデータセット生成方法とそのポイント
  (1).階層型固定メッシュ法
  (2).トポロジー最適化の基礎
  (3).オイラー型構造解析の基礎

5.3次元形状の深層生成モデルの基礎
  (1).深層学習の基礎
  (2).生成モデリングと表現学習
  (3).3次元形状の表現方法
  (4).DeepSDFの概要
  (5).DeepSDFに基づく力学的3次元形状生成モデル

6.工学設計のための3次元形状生成AI技術と応用例
  (1).テスラのギガプレスのインパクトと構造設計の課題
  (2).衝撃吸収構造設計への応用

7.今後の展望
  (1).3次元形状生成モデルの今後の展望
  (2).ユーザインタフェースとしての大規模言語モデル
  (3).自律的に学習する3次元形状生成AI研究の展望

キーワード 3次元形状生成AI オイラー型構造解析 スケーリング則 大規模言語モデル OpenMP MPI 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・機械学習機械最適化・応力解析材料力学・有限要素法自動車・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。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日