聴講者の方にCAE分野での動向を理解して頂きます。モデルチェンジなど製品開発の際、過去に蓄積された膨大な類似の測定・CAE解析データが上手く活用されず眠っていることが少なくない。当たり付け解析に利用すればリードタイム短縮に繋げられる可能性がある。近年の計測機器や計算機の進化、クラウド環境の一般化に伴いIoT/AI/デジタルツインといった様々な新しい技術が提案されている。計測技術とCAE技術の融合の1つであるデジタルツインにおいては、材料計測/モデル作成/試験再現といった既存のCAEの使い方だけでなく、計測/CAEのそれぞれの利点を補間し合うことでCAEの新たな価値が創出されることが予想される。JSOLでは、このような状況下でのCAE活用を見据え、IoT/AIといった最新技術だけでなく、最適化や多変量解析などの既存技術を再定義することで新たな価値の創出を検討している。通じてウォッチしている。独自勉強会(テーマ数11)とデータサイエンスカンファレンスを開催し、参加者からの声を少しずつ集めている。CAEへの機械学習技術の適用性についても検討を進めて来ている。この結果も紹介した上でCAE技術者が今後機械学習とどう取り組むべきかについて考えを少しだけ述べさせて頂きます。予測分析は、機械学習技術によるデータの分析手法です。幅広い業務で活用が可能で、その導入効果の高さから期待と注目を集めています。使いこなせる専門家が少なく、普及が一定程度にとどまっています。Oneを開発しました。Oneの紹介をさせていただきます。人工知能や機械学習は、社会の様々な場面での活用が期待されています。ものづくりにおいても生産や設計の現場において、高度化や効率化のためにAI活用の取り組みが行われています。多くの場面で、高度な数学的理論やPythonによるプログラミングが前提となり、ものづくりの現場で問題解決手段としてAIを活用する場面では、大きな努力が必要とされています。そこでAI技術の1つであるニューラルネットワークを効率的に活用するツールとして、SonyNNCが大きな注目を集めてます。これはプログラミング不要で手軽に活用することが可能です。今回は「SonyNNC」を中心としたAI技術のエコシステムをご紹介し、それぞれの要素技術についてデモンストレーションをしながら具体的な活用に向けての情報交換を目的とします。近年の機械学習技術の発展により、流体力学への応用研究がさかんになりつつある。CFDの基礎・乱流モデリングの基礎・ニューラルネットワークの基礎について鍵となるアイディアを中心に解説し、乱流の数値シミュレーションへの応用を主な例として、流体力学への機械学習技術の応用の現状と課題について解説する。学内の昼食施設をご利用ください。1階に食堂、売店があり、15階にも食堂があります。パネルディスカッションと参加者の技術交流会を行います。・1、000円(税込)<学生会員に登録ください。(登録費用は無料)>※参加費用は参加されるコースに関係なくいずれも上記の費用となります。当日受付にてお支払いください。☆所属する企業・法人が団体会員様の場合、個人会員の参加費用が適用されます。参加費用の請求書による振込みを希望される場合は、事前にCAE懇話会事務局(jimukyoku10@cae21.org)までご連絡ください。会場での請求書支払申込はできません。新規にCAE懇話会個人会員となって、個人会員としての参加を希望される場合には、11月8日(金)までに個人会員登録申請を行ってください。個人会員の方は、その必要はありません。Webからの事前申し込みは終了しました。当日、会場受付へお越しください。資料入手用パスワードを受け取られた場合は、当日欠席された場合も参加費用を請求させていただきます。会場には来られない方で資料を希望される場合に参加費用をお支払いいただくことで、資料を入手できるようにしています。そのため、公平性の観点からご理解をいただくよう、お願いいたします。会場に来られない方で、資料を必要とされる方も、事務局(jimukyoku10@cae21.org)までご連絡ください。内容については、変更される場合があります。最新情報は本ページでご確認ください。