CYBERNET

セミナー・イベント

CYBERNET AI EXPO 2025

AI×シミュレーションで品質向上とプロセス改革を推進

サイバネットは、創業以来デジタルエンジニアリングを推進しており、特にCAEやMBDを活用した製造業における課題を解決する幅広いソリューションを提供してきました。
近年はそれらの価値をさらに向上させるAIとの融合にも注力しており、現在、複数のAIソリューションを提供しております。
本セミナーでは、サイバネットが提供するAIソリューションの全体像を紹介し、各AIソリューションの詳細を二つのセッションに分けて紹介いたします。設計段階における検討スピードと検討幅の両立や、AIを活用したプロセス改革、などのヒントが得られます。ものづくりDXの実現をめざしませんか。皆様のご参加をお待ちしています。
 
1. サロゲートAIセッション
  •  CAEとAIを融合させることでシミュレーションの価値や利用用途を向上
 
2. 設計開発支援AIセッション
  • 画像や実験データなどデータドリブンのAIソリューション
  • PythonやMATLAB言語を活用することによって柔軟な機能を提供
 
対象
どなたでもご参加いただけます
受講料
無料

日程・お申し込み

参加ご希望の日程をクリックしてください。申し込みフォームが表示されます。

アジェンダ

13:30 - 13:40オープニング

サイバネットのAIソリューション紹介　

サイバネットシステム株式会社
デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
部長  熊澤　光
サイバネットは、お客様の利用用途やニーズに合わせ、複数のAIソリューションを提供しております。
本セッションでは、サイバネットが提供するAIソリューションの全体像を紹介し、それぞれの特長や相違点などをご説明いたします。

13:40 ～ 14:30【第一部】サロゲートAIセッション

落下解析を“瞬時”に！NCSで実現する高精度AIモデル構築術

デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
モデリング＆データサイエンス部
山岡　誠一郎
製品設計におけるCAE解析は性能保証に不可欠ですが、膨大な解析時間や設計変更への柔軟性の不足が課題となっています。
本セッションでは、NCSを活用したサロゲートモデル構築により、これらの課題を解決する手法をご紹介いたします。複雑な落下衝撃解析を例に、高精度なAIモデルの構築方法と、従来膨大な時間を要していた解析をほぼ瞬時に予測可能にする設計プロセスの劇的な効率化について解説いたします。

シミュレーション工数を大幅削減！Noesis社AIツール nvision で加速する設計開発

デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
モデリング＆データサイエンス部
白澤　輝明

近年、CAEシミュレーションにかかる計算コストを短縮のために、サロゲートモデルの構築・活用が注目されています。
サイバネットの子会社であるNoesis社は、PIDOツール「Optimus」の開発元でもあり、長年培ってきた機械学習や最適化アルゴリズム等に関する技術を活かして、サロゲートモデルツール「nvision」をリリースしました。本セッションでは、こちらの「nvision」についてご紹介いたします。

3D×1D CAEを融合！TwinAIによるFusionモデリングでCAEを高精度化

デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
モデリング＆データサイエンス部
中里　雄一
Fusionモデルは、低精度でデータ数の多いものと高精度でデータ数が少ないものを組み合わせて推定したモデルです。
例えば、実験データを高精度、CAEモデルの結果を低精度として利用することで、3D CAEでも再現が難しかった現象を、実験データを利用することで補完することができ、更に計算コストを抑えた高精度なモデルを構築することができます。本セッションでは、3D CAEと1D CAEのモデルからFusionモデルを構築した事例をご紹介いたします。

アンケート・休憩

14:30 ～ 14:50【第二部】設計開発支援AIセッション

製造業の検査課題を解決！ AIによる欠陥検出と自動化成功の秘訣

デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
モデリング＆データサイエンス部
シニアエキスパート 小西　克尚
AIによる外観検査の自動化は、製造現場の時間の制約、品質のばらつき、微細な欠陥の見逃しといった課題を解決する生産性向上の鍵として注目されています。
本セッションでは、目視での判断が難しい微細な傷や、素材特有の不定形な欠陥の検出など、弊社の「フルオーダーメイドAI」による成功事例を交えながら、限られた教師データでも高精度な検査結果を導き出す技術的な差別ポイントと、導入成功のためのアプローチについて解説いたします。

AIの計算技術を応用した 新しい動的モデリング手法の紹介

デジタルエンジニアリング事業本部エンジニアリング統括部
モデリング＆データサイエンス部　
シニアエキスパート 石塚　真一
現代のAIの中核技術である機械学習は、大量のデータから重要な意味を抽出し、コンパクトなモデルの自動生成を可能とします。
近年、ここで培われた計算技術を応用し、動的なモデルを構成する方法が研究され、制御系設計や高速シミュレーションを実現しています。
本セッションでは、具体的にDMDとSINDyと呼ばれる手法をご紹介し、機械学習の計算技術がどのように活用されているかを解説いたします．

アンケート

開催概要

定員数 200名
参加費 無料(事前登録制)
主催 サイバネットシステム株式会社

お問い合わせ

サイバネットシステム株式会社
製品お問い合わせ窓口

AI-info@cybernet.co.jp

３次元の形状生成AI​による「シミュレーションの高速化」や「形状の最適化」に関するご質問・ご相談などございましたら是非お問い合わせください

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