機械学習(Machine Learning (ML))
機械学習(Machine Learning (ML))とは、データから規則性やパターンを自動的に見つけ出し、そこから予測や判断を行うためのアルゴリズム技術です。
機械学習の基本的な仕組みと活用例
具体的には、データを統計的に分析し、そこに潜む傾向を数理モデルとして定式化します。例えば画像内の特徴を認識する分類器や将来の売上を予測する回帰モデルなど、様々な手法があります。モデルは訓練データで学習し、未知のデータに対して一般化する能力を獲得します。
CAEサロゲートAIにおける機械学習の役割
CAEのサロゲートAIの観点では、シミュレーション結果を予測するためのモデル構築に利用されます。物理シミュレーションは計算コストが高いため、過去の解析結果から入力パラメータと出力結果の関係性を学習することで、新たな条件における挙動を即座に予測できるようになります。これにより設計探索の効率が飛躍的に向上します。
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。