開催主旨

　CAE解析は、製品開発における設計検討や性能評価に欠かせない技術となっています。一方で、高度な解析には計算時間や専門的な知識が必要となり、多数の設計案を比較・探索することや、設計パラメータの最適化を十分に行うことが難しい場合があります。
　サロゲートモデルは、設計変数や解析条件とCAE解析結果との関係を学習し、解析結果を高速に予測する近似モデルです。CAEを置き換えるものではなく、CAEとデータサイエンスを組み合わせることで、設計探索や最適化を効率化し、より高度な設計判断を支援する技術として注目されています。
　本講座では、設計・開発者を対象に、サロゲートモデルの基本概念から、CAEデータを用いた予測モデル構築の考え方、学習データ作成、モデル精度評価、実務適用時の注意点まで体系的に解説します。さらに、構造設計、流体解析、製品設計などへの適用事例を通じて、サロゲートモデルをどのようなテーマに活用できるのか、導入時に確認すべきポイントや実務上の課題についても紹介します。
　最後にPythonを用いたサロゲートモデル構築デモを通じて、実際の活用イメージを理解し、自社の設計開発プロセスへ展開するための基礎知識を習得することを目指します。なお、受講特典としてPythonのサンプルコードも配布いたします。

受講対象

■製造業（機械、自動車、航空宇宙、電機など）における設計・開発技術者
■CAE解析を活用した設計検討や性能評価に携わる技術者
■CAE解析結果を設計探索、最適化、開発効率化へ活用したい方
■AI、機械学習、データサイエンスを設計業務へ展開したい技術者
■設計DXや解析プロセス高度化を検討している技術企画・開発部門の方
 

習得可能知識

■サロゲートモデルの基本概念と、CAE設計プロセスにおける活用目的を理解できます。
■CAE解析データを活用した予測モデル構築の流れと必要な考え方を習得できます。
■学習データ作成、前処理、精度評価、過学習・汎化性能など、実務適用時の重要ポイントを理解できます。
■設計探索、パラメータ最適化、性能予測など、サロゲートモデルの活用方法を把握できます。
■Pythonを用いた構築例を通じて、自社設計開発への導入を検討するための基礎的な視点を得られます。

　本セミナーは、オンライン形式でのセミナーとなります。オンラインでのご視聴方法（参加用URL等）はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。