信頼性 (Reliability)
信頼性 (Reliability)とは、システムやモデルが期待された機能を一定期間にわたって一貫して正確に実行する能力を指します。
機械学習においては、予測の安定性、再現性、堅牢性、不確かさの定量化などが重要な評価指標となります。
CAEサロゲートAIにおける信頼性の重要性と実践的アプローチ
CAEのサロゲートAIでは、信頼性はモデルの予測が物理法則に矛盾せず、設計空間全体で一貫した結果を提供できるかどうかを意味します。特に安全性が重要な構造解析や熱流体解析において、サロゲートモデルの予測範囲の限界を明確に示し、不確かさを定量化することが必須です。ベイズ最適化やアンサンブル学習などの手法を用いて予測の信頼区間を推定し、エンジニアが適切なリスク評価を行えるようにすることがサロゲートAIの重要な機能となります。
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。