サロゲートAIを活用したカーエレクトロニクス開発

概要

自動車の電動化に対応し、より付加価値の高いカーエレクトロニクス製品の提供を目指すため、サロゲートAI構築ツールのNeural Concept Shapeを活用して大幅な効率化・高速化を実現します。

車体開発の大幅な効率化・高速化に

サロゲートモデルとは、形状・解析条件と解析結果のデータをディープラーニングさせ、CAEソルバーの代わりにAIで解析結果を予測するためのモデルです。
サロゲートモデルを用いることで、複雑な開発プロセスやウハウの継承が課題となる自動車設計の効率化・高速化が実現できます。

Mubea社の事例：バッテリーハウジングの衝突解析

バッテリーハウジングの構造的安全性を検証するためには、数百の設計オプションに対応する必要があります。
Neural Concept Shapeを活用することで、わずか数秒で変位と予測の検証も可能になります。

Bosch社の事例：EV用モータハウジングの振動-音響解析

E-Drive モーターハウジングのシミュレーション（振動音響）では、従来の方法だと時間がかかり、また検証できるパターンも限られていました。
Neural Concept Shapeで正確な予測が可能になり、研究開発サイクルが大幅に加速、製品の製品向上に繋がりました。