ディープラーニング (Deep Learning (DL))
ディープラーニング(Deep Learning (DL))とは、多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。
深いネットワーク構造により、データから低レベルの特徴から高レベルの抽象概念まで階層的に学習できます。
ディープラーニングの特徴と活用例：画像認識を中心に
例えば画像認識では、エッジや色から始まり、徐々に物体の部分、全体へと認識を積み上げていきます。膨大なデータと計算能力を必要としますが、従来手法では難しかった複雑なパターン認識を可能にしました。
CAEサロゲートAIにおけるディープラーニングの応用
CAEのサロゲートAIでは、非線形性の高い複雑な物理現象のモデル化に活用されます。流体解析や構造解析など、入力と出力の関係が複雑な現象でも、深層ネットワークによって高精度な予測が可能になります。特に空間的・時間的な相関を持つデータに対しては畳み込みニューラルネットワークやリカレントネットワークが効果的です。
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。