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製品情報

nvision

AIベースのサロゲートモデリングにより、設計性能をリアルタイムで解析・評価

nvision の概要

CAE に代わって、サロゲート AI が三次元分布を予測

nvisionは、解析データを学習してサロゲートAIモデル(代理モデル)を作成し、CAEの代わりに三次元の性能分布を高速・リアルタイムに予測するツールです。特定のソルバーに依存しないオープンなサロゲートモデリング環境で、入力パラメータに基づきCAEで作成した学習データを取り込み、ニューラルネットワークなどのAI技術を用いて高精度な代理モデルを構築します。

1. 事前準備(学習データ作成)→ 2. 学習計算→ 3. 予測計算 の流れで、時間のかかる解析工程を高速な予測へ置き換え、
設計の検証サイクルと意思決定を加速します。

操作はシンプルなGUIで完結。

学習・検証データや予測結果は3Dビューワーで可視化して自由な角度から比較・分析できます。

nvision の特徴

1.三次元分布を“リアルタイム”で予測

温度分布、電磁場分布など、空間全体の三次元結果を高速予測。
コンター表示や断面表示も可能で、設計判断に必要な情報をすぐ確認できます。

2.シンプルな GUI による簡単操作

GUIがシンプルなため、AIに詳しくない方でも扱うことが可能。
また、csv形式のデータを扱えるため、ツールに依存せずに利用可能です。

3.デスクトップ環境でAIモデル構築

データ縮退技術により、深層学習モデルでもデスクトップ環境で構築可能。

既存の解析資産が、そのままAIモデルになります。

2 種類の nvision 製品ラインナップ

nvisionには、解析データの形式や用途に応じて選べる2つの製品ラインナップがあります。
解析データの特性やメッシュ条件に応じて、最適なモデル構築環境を選択できます。

メッシュが変わらない一つのモデル(左)に対して、
異なるパラメータにおける解析結果(右)を予測するイメージ

nvision ROM

パラメータ変更による解析高速化に最適。

固定メッシュ(またはモーフィング後メッシュ)を前提に、

高精度なサロゲートモデルを構築します。

異なる形状の複数のモデル(上)に対して、
異なるパラメータにおける解析結果(下)を予測するイメージ

nvision Flow

形状そのものが変化するケースに対応。
ノード固定やメッシュモーフィングが不要で、
より柔軟なAIモデル構築が可能です。

nvision ROM と nvision Flow の比較表

項目 nvision ROM nvision Flow
データ形式 パラメトリック ノンパラメトリック
主な入力 入力パラメータ値 形状データ(+入力パラメータ値も可)
解析データ 定常解析/非定常解析 定常解析/非定常解析
ノード数 固定ノード 可変ノード
メッシュ条件 固定メッシュまたはモーフィング後メッシュ 固定化・モーフィング不要
主な想定用途 試験条件や境界条件などの影響検討 形状変化を伴う設計検討

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解析待ちを減らし、AI活用による効率的な開発を始めたい方におすすめです。

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効率的なデータ生成アプローチのご紹介

本動画では、Noesis社の「nvision」を活用し、サロゲートモデルの予測精度を効率的に向上させる方法を解説します。多数のCAE解析が必要となる学習データ作成の課題に対し、PIDOツール「Optimus」によるデータマイニングを活用した効率的なデータ収集手法を紹介。少ない解析回数で効果的な学習データを取得し、高精度なサロゲートモデルを構築するアプローチを、事例を交えて分かりやすく解説します。

解析を“待たない”開発を、まずは体感ください

nvisionの“リアルタイム”予測による解析スピードを無料デモで体感いただけます。
自社解析データでの適用可否やPoCの進め方、最適な導入プランまで、専門エンジニアが個別にご提案いたします。
是非お気軽にご相談ください。

 

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