PINNsに関する研究開発ページで、物理学に基づくニューラルネットワーク（PINNs）について説明しました。このセクションでは、AIトレーニングモデルでPINNsを使用するサロゲートモデルという最新のテクノロジーを紹介します。PINNsアプリケーションのデモサイトをご覧ください。
サロゲートモデルは、CAD (コンピュータ支援設計)、CAM (コンピュータ支援製造)、CAE (コンピュータ支援エンジニアリング) シミュレーション用に弊社が提供する高度な製品の 1 つです。お客様や弊社のエンジニアは、トレーニング用のデータセットの不足、モデルの過学習 (検証不足)、その他の機械学習関連の問題など、多くの問題や障害に遭遇することがよくあります。
これらの問題に対処するために、私たちはさまざまな解決策を研究し、検討してきました。有望なアプローチの 1 つは、AI と物理学を組み合わせた PINNs (Physics-Informed Neural Networks) モデルです。PINNsを使用すると、物理学が損失関数を物理現象に基づいて正しい結果に導くのに役立つため、データセットの不足や検証の不備などの問題が軽減されます。
弊社は、トレーニング過程への適用可能性を検証するために PINNs 製品を開発しました。PINNs ソリューションが現在不足していることを考えると、この革新的な取り組みはユニークな課題を提示するだけでなく、弊社を技術進歩の最前線に位置付けることにもなります。弊社のデモアプリケーションは、世界に価値あるソリューションを提供するという弊社の取り組みを示しています。
このデモでは、物理学に基づくニューラル ネットワーク (PINNs) を使用して、片持ち梁モデルの問題を分析します。さまざまな片持ち梁の形状を学習し、負の Z 方向に力を加えます。分析では、変位やフォン ミーゼス応力などの結果として生じる現象に焦点を当てます。
トレーニング中は、パラメトリック手法を使用してモデルの形状を決定づける複数の形状断面モデルを使用します。この分析に使用されるさまざまな断面モデルのデータセットには、次のものが含まれます。
弊社は、3D AI分野の先駆者であることを誇りに思っています。弊社は、世界に先駆けてPINNs アプリケーションのデモを開発しました。この記事の執筆時点では、デモアプリケーションにPINNsを活用したAI企業は他にありません。弊社は、このマイルストーンを達成した最初の企業です。
PINNsのデモ ページにアクセスするには、下のボタンをクリックしてください。PINNsのデモページに移動します。
PINNsのデモ ページにアクセスすると、左側に片持ち梁のパラメトリック 描画、右側に片持ち梁の仕様が表示されます。高さ、長さ、幅などの片持ち梁の仕様を入力する必要があります。さらに、メッシュ サイズとタイムステップを入力します。
モデルの「断面」を変更するには、「Cross Section」ドロップダウン メニューで必要な断面を選択します。範囲規制に従って、右側に片持ち梁仕様を入力します。
デモを実行するには、すべての仕様を入力した後、「Execute」ボタンをクリックします。選択した断面と入力済みの仕様を持つ片持ち梁からモデルの結果を生成するのに数秒かかります。
サロゲートモデルの実行時間は高速である必要があるため、PINNsからの結果も高速であり、結果の生成に数秒しかかかりません。
結果は、下の画像のように表示されます。上部には、表面上の節点と要素の数、モデルの実行にかかった時間などのメッシュ情報が表示されます。下部には、前述のメッシュモデルの 3D表示があります。右側には、3D メッシュ モデルのコントロール パネルがあります。
右側のコントロール パネルには、メッシュ表示を変更するためのチェックボックスがいくつか含まれています (Continuous Contour, Reverse Contour, and Show element edges)。
変位とフォンミーゼスの結果を見るには、以下の手順に従ってください：
デモをご覧いただき、サロゲートモデル操作のための AI、特に PINNsの使用を体験してください。これが弊社の現在のテクノロジーです。PINNsの結果の生成に時間がかかる場合は、多くの人が同時にデモにアクセスしているため、長い順番待ちが発生している可能性があります。このような状況でデモを試してみたい場合は、別途「お問い合わせ」ください。
物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINNs) のデモでは、片持ち梁モデルの分析におけるその強力な応用例を紹介しました。PINNsは、物理法則をニューラル ネットワークのフレームワークに直接統合することで、さまざまな片持ち梁形状の変位や応力などの現象を予測するための非常に効率的で精度の高い方法を提供します。
このアプローチにより、膨大なデータセットの必要性が大幅に軽減され、解析プロセスが加速されます。弊社のテクノロジーにより、ユーザーは複雑なモデルを迅速かつ効果的に探索して操作できるため、より迅速かつ正確な結果が得られ、従来の方法に必要な時間のほんの一部で詳細な分析を行うことができます。この効率性は、迅速な意思決定が重要なシナリオで特に役立ちます。
弊社のデモ ページでは、インタラクティブな操作が提供され、ユーザーはさまざまなパラメーターを入力して結果をリアルタイムで視覚化できます。この実践的なアプローチは、PINNsの機能を実証するだけでなく、エンジニアリング、設計、その他の分野でのより広範な応用の可能性も示しています。
弊社は、PINNsをこのように実装した最初の企業として、AI 駆動型分析の新しい標準を確立しています。デモをご覧いただき、サロゲートモデリングの未来を体験してください。サーバーの混雑により遅延が発生した場合は、直接弊社にご連絡いただき、ご案内をお受けください。
