転移学習 (Transfer Learning)
転移学習 (Transfer Learning)とは、ある問題で学習したモデルの知識を別の関連問題に適用する技術です。
事前学習されたモデルを出発点として使用し、少ないデータでも新しいタスクに適応させることができるため、データやリソースが限られた状況で特に有効です。
CAEサロゲートAIにおける転移学習の活用例
CAEのサロゲートAIでは、類似した物理現象を持つシミュレーションモデル間で知識を転移することができます。例えば、異なる材料特性を持つ構造解析や、スケールの異なる流体解析の間で学習済みモデルの特徴を転用することで、少ない計算コストで新しい設計課題に対応できます。また、実験データとシミュレーションデータの間のギャップを埋めるためにも活用され、モデル補正やハイブリッドモデリングの基盤技術となっています。
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。