機械学習を用いた数値シミュレーションの高速化
機械学習によるパラメータ最適化により、高速な数値シミュレーションが実現できる！
流体、構造、電磁場等の製品の扱う場を偏微分方程式の数値シミュレーション による解析では、計算時間がかかることが大きな課題があります。 機械学習的手法を用いることで、計算時間の大幅な削減が可能。 また、従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで ベストケースで100倍の高速化が可能になります。 【技術詳細】 ■Faissの機械学習friendlyな数値シミュレーションアルゴリズムの開発高速化 ・従来利用されてきた数値シミュレーションアルゴリズムを いくつかのパラメータを適切に設定することで、 従来の精度を損なわずに高速化できるアルゴリズムを開発 ・機械学習によるパラメータ最適化により高速な数値シミュレーションが実現可能 ■数値シミュレーションのGPU上での実行 ・従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで ベストケースで100倍の高速化が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【ゴールイメージ】 ■製造業などの設計フェーズのリードタイム短縮 ・偏微分方程式の高速な数値シミュレーションが可能になることで、設計工数の削減が可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
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取り扱い会社
当社は、自動車開発の中でも特に重要な車両制御開発分野において、 世界をリードする先端の技術開発に取り組んできた会社です。 クルマづくりに情熱を燃やし、新たなことに果敢にチャレンジする 風土づくりを大切にしております。 ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
