AI × CAE

はじめてのAI × CAE — 入門ガイド

AI × CAEとは、機械学習・深層学習の技術をCAE（数値シミュレーション）に融合させることで、計算速度の飛躍的向上、設計空間の効率的な探索、逆問題の解法などを実現する新しいアプローチです。従来の数値解析が数時間〜数日を要していた大規模シミュレーションを、学習済みモデルにより数秒〜数分で近似的に実行できる可能性を持ちます。

AI × CAEの主要アプローチ

• サロゲートモデル：少数の高精度シミュレーション結果から入出力関係を学習し、新条件での応答を瞬時に予測
• PINN（物理情報ニューラルネットワーク）：物理法則（支配方程式）を損失関数に組み込み、データとメッシュに依存しない解法を実現
• 機械学習メッシュ最適化：解析精度と計算コストを両立する最適なメッシュをAIが自動生成
• ジェネレーティブデザイン：設計制約を満たす新しい形状をAIが自律的に生成・最適化

初心者の方は、まずガウス過程回帰によるサロゲートモデルから始め、次にニューラルネットワークベースの手法に進むことを推奨します。