データクリーニング（Data Cleaning）
データクリーニングとは、分析に使う前のデータから間違いやノイズを取り除く作業のことです。
良いデータを作るための大切な準備工程です。
具体的には、欠損値の補完、異常値の除去、重複データの削除、フォーマットの統一などを行います。
CAEサロゲートモデルでの活用
CAE解析で得られた大量の計算結果には、収束しなかった計算点や異常値が混入することがあります。
サロゲートモデル作成前にこれらの「汚れた」データを自動で検出・除去する機能により、より正確な予測モデルが構築できます。
例えば、自動車の衝突解析で物理的にありえない変形量を示すデータポイントを除外することで、実用的な設計最適化が可能になります。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。