AI・機械学習技術 AIによる効率設計技術

AI・機械学習技術が開発現場で着実な成果を得るためには、その課題をエンジニアリングの観点で統括できる知識（ドメイン知識）が欠かせません。エステックは豊富なコンサルティング経験とノウハウを活用し、お客様の開発現場におけるAI技術の適用を支援します。
単純なサロゲートモデルだけではなく、そのAIモデルが設計開発現場のどのようなフェーズで活用されるのか・どのようなアウトプットが求められるのかを見極め、最良のモデルを提供します。
例えばシステム性能をコンポーネントの特性に割付ける（Target Cascade Down）手法や、CAE技術者に代わって設計者が性能評価ができるシステムを提供します。

多様な性能や要件を有する製品開発において、多性能を統括的に成立させつつ、早期から解決する技術としてMBDの活用が浸透しています。しかしながら、振動騒音や強度剛性問題など3D形状が決定されて初めてその性能の評価が可能になる場合、フロントローディング化が難しい課題に直面します。
そこで、目標性能を達成するコンポーネントの特性に割付け、他性能との背反を3D形状が決定される以前の開発段階において試行錯誤できる手法としてAI・機械学習手法の適用を提案します。
これは、コンポーネント特性とシステム特性の関係性をデータに基づきモデル化することで実現されます。また、性能目標を達成する複数の解を探索・分類し、最も効率的かつ他性能へのインパクトの低い設計案を抽出できます。

ロードノイズ低減の為の機械学習による車両各部の目標特性決定手法(第1報)／自動車技術会 秋季講演会／2023年