AI-powered Engineering - エンジニアのためのAI

アルテアは、市場投入に至るまでの開発期間を短縮という大きな課題に取り組むための、シミュレーション技術と設計探査、AI/ 機械学習を融合したソリューションを提供しています。 ・physicsAI：3D シミュレーション高速結果予測 ・shapeAI：形状探索および識別 ・romAI：動的ROM・サロゲートモデル作成 ・DesignAI：クラウドネイティブのAI による性能予測ツール ・Design Explorer：解析プラットフォームに統合された設計探索ツール

世界のEV/バッテリーメーカーで採用される アルテアのシミュレーション/AI技術

・EV/ バッテリーの設計開発 ・全固体電池/リチウムイオン電池に対応する製造シミュレーション ・AIによるバッテリー性能予測ソリューション

世界のEVメーカーで採用される アルテアのテクノロジー

・世界の自動車会社で採用されるアルテアのAI技術 　 - サロゲートモデルによる音圧のリアルタイム予測 　 - 機械学習を活用した外板張り剛性の座屈荷重予測 　 - CAD データからディープラーニングで解析結果を高速予測 　 - 音声マイニングによる製品品質の予測 　 - ALTAIR RAPIDMINER - データ分析＆AI プラットフォーム ・世界のEVメーカーで採用されるアルテアのシミュレーション技術 　 - バッテリーフレームのコンセプト設計 　 - 超高速メッシュレス解析による設計プロセス改革 　 - 1 つのソルバー、1 つのモデルで熱・振動・疲労・応力解析 　 - バッテリー冷却解析の効率化と流路のトポロジー最適化 　 - バッテリー製造プロセスの粉粒体シミュレーション 　 - モーター設計のためのマルチフィジックス解析と最適化 　 - パワーエレクトロニクス回路シミュレーション 　 - 騒音対策のためのフルビークルNVH 解析 　 - コネクティビティ＆ EMC 対策のためのマルチソルバー環境 ・世界市場における競争力強化に、アルテアのクラウド技術を活用する 　 - Altair Unlimitedで変化に対応し、勝ち抜く 　 - PBS Worksでクラウドとオンプレを統一的に運用、管理 　 - クラウドバースティングでオンデマンドにクラウドを活用 ・半導体設計の効率化とサプライチェーンの変化に対応するために 　 - チップデザインのためのワークロードマネージャ 　 - 設計フロー管理プラットフォーム

アルテアエキスパート：アルテア + RapidMiner＝フリクションレスAI

AIは、私たちに代わってコードを書いたり、映画の脚本を書いたりと、魅力的な作業を担ってくれます。 しかし、AIの蜜月は終わり、多くの企業はまだ夢の企業には程遠い状態です。 現実には、ほとんどの人がAIに投資していますが、その成果はほとんどありません。その理由は？ ＊フリクション（摩擦）：組織的、技術的、金銭的 本セッションでは、アルテアとRapidMinerが、人とデータ、そしてAIが持つビジネスインパクトの間の摩擦をどのように取り除くのかについてご紹介します。 Altair RapidMinerの活用法：

• データサイエンスのあらゆる側面をカバーするAutoML、ビジュアルワークフロー、コーディングをシームレスに統合した単一プラットフォームで提供することにより、コンセプトから生産までを加速
• SASやPythonなどの確立されたデータ分析環境をモダンに
• デスクトップとクラウドの提供により、シームレスで将来性のある方法で企業のニーズに対応

Disrupt to Win（勝利のための破壊）：計算知能を用いたソリューションの構築

基調講演 Jim Scapa I アルテア 創業者、会長、CEO Future.Industry 2023 *メニューの AD)) から、日本語同時通訳をお聞きいただけます

動的サロゲートモデル作成ツールromAIの重機設計への適用事例 - ATCx 建機・農機

＜動画＞ 重機の設計検討に対して、Altairの低次元化モデル（ROM）作成手法romAIを用いた事例を紹介します。 romAIは微分方程式とディープラーニングを組み合わせた新しい動的低次元化モデル作成手法であり、一般的な時系列予測手法であるRNNやLSTMより少ない学習データで正確な動的挙動の予測ができることを特徴としています。 本発表ではホイールローダーの土砂掘削シミュレーションの土砂モデル(EDEMモデル)をromAIに置き換えることで計算時間を97%削減し、さらにそのモデルを活用した最適化事例について紹介しております。 Altair 園田拓郎

Altair Analytics ユーザー別ガイド：あらゆるユーザーのデータニーズに応えるデータ分析環境の構築

データを取り巻く環境によらず、データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、データもデラー、DevOpsのニーズをまとめて叶えます。

エンジニアリングの専門知識を AIが学習

＜AI/機械学習を活用したサロゲートモデルによるBMWの衝突安全性の最適化＞
ボディインホワイト（BIW）の衝突設計は、計算コストが高いだけでなく、荷重ケースと設計基準の相反する問題をクリアするため、高度な工学の専門知識を必要とします。BMW社は、機械学習（ML）を活用したサロゲートモデルを使用し、これまで専門家が行っていた業務を自動化、開発サイクルを短縮し衝突安全性をより最適化することに成功しました。

＜講演動画＆資料＞Altair Knowledge Studio及びAI自動実行ツールを用いた高効率トポロジー最適化解析の活用事例

株式会社中央エンジニアリング 航空宇宙事業部 部長代理 志谷 徹 様
近年、様々な分野の製品開発において金属3D積層造形をはじめとするAM(Additive Manufacturing)技術の適用拡大に伴い、トポロジー最適化解析を用いた設計手法が注目されている。 一方で、解析を実行する上で最適化条件の設定方法や中間密度と呼ばれるファジーな解析結果の取り扱いなどの課題があり、期待する様な最適設計案を導出するまでに多くの時間を費やしまうことでトポロジー最適化を利用した製品開発の足枷となることが度々生じる。 そこで、これらの課題解決のためトポロジー最適化解析に機械学習技術を応用することで、所望する設計要求を最大限に満足する解析結果を短時間で導出することが可能となる新たな設計アプローチについての事例を紹介する。

プロセス製造のためのテクノロジー活用ガイド

バルク材料を扱うプロセス産業には、医薬品、食品、化学製品、化粧品など様々なものがありますが、生産品質の均一性を維持しながら廃棄物やダウンタイムなどのコスト要因を削減することは、どの企業にとっても共通の課題です。 プロセス製造では、複数の原料の混合、コーティング、分類など様々な処理を行うため、メーカー各社にとっては個々の工程の挙動を把握することが重要です。こうしたプロセスを最適化し、生産性と収益性の向上につなげるには、シミュレーションモデリングの活用とスマート製造の導入が有効です。 このガイドでは、プロセス製造に応用できるスマート製造およびインダストリー4.0 の先進テクノロジーのほか、設計、プロセス効率、生産を加速させるシミュレーションベースのソリューションをご紹介します。

STOP！スプレッドシートの手作業の繰り返し

スプレッドシートの単純作業の繰り返し、もうやめませんか？ スプレッドシートでのデータ処理は、数が多くなればなるほど大変で面倒、そして間違いやすく時間も手間もかかるものです。 データ処理や変換に特化したツールを使って、正確なデータをあっという間に作成しましょう。 【5月19日ウェビナー開催！】複雑なExcel関数や面倒な繰り返し作業から解放される！マウス操作で簡単データ整備術 メニューとマウス操作で簡単に出来るツールを実際に使いながらご紹介します。“ちょっと面倒な”作業をもっと「早く」「簡単に」「確実に」行いたいすべての方にご覧いただきたい内容です。 無償トライアル版の詳細はこちら 参考：ブログ「スプレッドシート関数はもういらない、作業をあっという間に終わらせるためのデータプレパレーション」

関数の勉強も検索も不要にするデータプレパレーションツール

スプレッドシート関数の勉強やウェブ検索に時間をかけていませんか？ 本来やるべき分析や仕事に割くために、これまで関数に割いていた時間を削減して効率化を目指しましょう。 【5月19日ウェビナー開催！】複雑なExcel関数や面倒な繰り返し作業から解放される！マウス操作で簡単データ整備術 メニューとマウス操作で簡単に出来るツールを実際に使いながらご紹介します。“ちょっと面倒な”作業をもっと「早く」「簡単に」「確実に」行いたいすべての方にご覧いただきたい内容です。 無償トライアル版の詳細はこちら 参考：ブログ「スプレッドシート関数はもういらない、作業をあっという間に終わらせるためのデータプレパレーション」

スプレッドシート作業をもっと早く終わらせるためのデータ準備ツール

スプレッドシート作業はもっと早く終わらせられます。データ準備専用のツールを使って、マウス操作だけであっという間に終わらせましょう。 【5月19日ウェビナー開催！】複雑なExcel関数や面倒な繰り返し作業から解放される！マウス操作で簡単データ整備術 メニューとマウス操作で簡単に出来るツールを実際に使いながらご紹介します。“ちょっと面倒な”作業をもっと「早く」「簡単に」「確実に」行いたいすべての方にご覧いただきたい内容です。 無償トライアル版の詳細はこちら 参考：ブログ「スプレッドシート関数はもういらない、作業をあっという間に終わらせるためのデータプレパレーション」

製造業のためのデータ分析活用ガイド

近年ではセンサー価格の低下や新たなワイヤレス通信テクノロジーの登場などにより、製造業においてもデータ分析をこれまで以上に効果的に導入することが重要視されるようになりました。 データ分析を導入するためのツールを適切に揃えることができれば、以下のような製品ライフサイクルの各段階で生じる膨大な量のデータも、手を煩わせることなく収集、クレンジング、処理、可視化できるようになります。 • 製品設計、プロセス設計 • 組み立て • 材料計画 • 品質管理 • スケジューリング • 保守 • 異常検知 • 販売後の保証請求 データから真の価値を引き出せるようになれば、製造能力、スループット、品質、販売、顧客満足度、 全体効率などに直結する要因（コンポーネントの寿命、交換の基準、エネルギー効率、使用率など） を正確に予測できます。 このガイドでは、データ分析を製造業に応用するうえで解決すべき重要な課題と、課題解決のためのアプローチを最適化することのメリットをご紹介します。