近年、有限要素法(FEM)をはじめとするCAE分野では、AIとの融合による解析高速化・自動化・最適設計が急速に進んでいます。しかし製造業では、大量データを前提とした一般的AIがそのまま適用できるとは限りません。
本セミナーでは、少数データ対応型AI、ベイズ最適化、遺伝的アルゴリズム、代理モデルなどを中心に、CAEとAIを実務でどう融合させるかを分かりやすく解説します。AI時代でも価値が高まるCAEエンジニアに必要な視点と技術力を習得します。
こんな課題はありませんか?
- CAE解析に時間がかかり、設計サイクルが長くなっている
- パラメータスタディや最適条件探索に限界を感じている
- AIをCAEに活用したいが何から始めればよいか分からない
- 大量データが無く、一般的なAI導入が難しい
- AI時代にCAEエンジニアとしてどのような能力が必要か知りたい
このセミナーの受講対象者
- CAE・シミュレーション技術者
- 機械・熱・流体・振動解析などの各技術分野に携わる設計者
- AIや最適設計に関心のある製造業の携わるエンジニア
- デジタルツインやMBD導入を検討している技術者・開発責任者
- AI時代に求められる解析・応用数学スキルを学びたい方
セミナー概要
AI技術の進展により、CAEは単なる解析ツールから、設計探索・最適化・予測・自動化を担う次世代開発基盤へと進化しつつあります。本セミナーでは、従来型CAEの限界を整理したうえで、少数データAI、最適化数学、代理モデル、ベイズ最適化などの基礎から実務応用までを体系的に解説します。さらに、FEM・熱流体解析・振動解析への応用、デジタルツインやMBDとの関係、AI時代のエンジニア像までを俯瞰し、これからのCAE活用戦略を学びます。
- CAEとAI融合が進む背景と業界動向
- 少数データ対応型AIと最適化数学の基礎
- 遺伝的アルゴリズム・ベイズ最適化・代理モデルの考え方
- AIによるCAE自動化・高速化技術と実務応用
- デジタルツイン・MBD・次世代技術者像までを体系的に解説
セミナープログラム
- 1.AIによってCAEは今後どう変わるのか?
~AI時代におけるCAE・シミュレーション技術の変化~
1-1 なぜ今、CAEとAIの融合が注目されているのか?
1-2 従来型CAEの強みと限界
1-3 AIによる解析自動化・高速化の流れ
1-4 今後のCAEエンジニアに求められる役割
2.従来型CAEの限界とAI活用の必要性
~解析回数・計算時間・パラメータ調整問題~
2-1 CAE解析にはなぜ時間がかかるのか?
2-2 パラメータスタディの限界
2-3 設計探索空間の爆発的増加
2-4 大量データAIが製造業で成立しにくい理由
2-5 少数データ対応型AIが重要となる背景
3.少数データAIと最適化数学の基礎
~実験回数・解析回数を減らすための数学~
3-1 最適化とはそもそも何か?
3-2 最小二乗法と近似の考え方
3-3 局所解と大域解
3-4 探索アルゴリズムの基本原理
3-5 AIと最適化数学の関係
4.探索アルゴリズムと最適設計技術
~遺伝的アルゴリズム・ベイズ最適化~
4-1 遺伝的アルゴリズムとは何か?
4-2 ベイズ最適化とは何か?
4-3 代理モデル(サロゲートモデル)の考え方
4-4 少ない解析回数で最適解を探索する方法
4-5 最適設計への応用事例
5.AIによるCAE自動化・高速化技術
~AIを用いた次世代シミュレーション技術~
5-1 AIによる解析結果予測
5-2 AIによる異常条件検出
5-3 FEM・熱流体解析・振動解析への応用
5-4 解析条件自動調整技術
5-5 CAEとPython・AIツールとの連携
6.デジタルツイン・MBD・最適設計への応用
~AIとシミュレーションの統合利用~
6-1 デジタルツインとは何か?
6-2 MBD(モデルベース開発)との関係
6-3 リアルタイム予測技術への応用
6-4 実験・実測データとの融合
6-5 製造業における今後の活用方向
7.次世代エンジニアに求められるAI活用力
~AI時代でも価値が高まる技術者とは?~
7-1 AIだけでは解決できない問題
7-2 物理理解と技術判断の重要性
7-3 AI結果を正しく評価する方法
7-4 今後必要となる応用数学・物理・CAE知識
7-5 製造業エンジニアの将来像
8.質疑応答
このセミナーで得られる主な成果
- CAEとAIを融合した次世代解析・最適設計技術の全体像と実務活用方法が理解できる。
- AI時代に必要となる最適化数学・物理理解・技術判断力の重要性と習得方向が明確になる。
受講に必要な予備知識
- 大学理工学部の一般教養レベルの数学および力学の基礎知識があることが望ましいですが、これらの知識がない場合でも、本質と重要ポイントが理解できるように丁寧に解説します。
特典:メールまたはZoomで対応
- このセミナーの内容についての無料質問対応(ご受講終了日の翌日から15日間)
- 振動分野でお仕事でお困りのことに対して無料技術コンサルティング(ご受講終了日の翌日から15日間)
受講日・受講期間
- 年中開催(オンデマンドセミナー)
- 自分のタイミングで3日間ご視聴いただけます。
お申込み後に表示されるフォームの最下部「当社(アイトップ社)へのお問合せ・連絡事項・確認事項などについてはここにご記入下さい。」欄に、ご希望の視聴日(連続した3日間、土日・祝日を含めても可)をご記入ください。
なお、ご希望日程には可能な限り調整いたしますが、可否につきましては後日当社よりご連絡いたします。
録画年度 & 録画時間
- 2023年~2026年収録版のいずれかを配信 & 約5時間
受講料
- キャンペーン受講料: 38,000円(PDFテキストなど全てを含みます。従来45,000円)
- 当社は、免税事業者を選択しております。
- 当社の方針により、受講料に消費税は一切加算しておりません。そのため、受講者様にとっては常に「消費税分が割引」されたお得な価格となります。
- 請求書には「免税事業者である旨」を明記いたしております。
このセミナーについてのFAQ & 個人情報保護方針
講師
| 肩書 & 氏名 |
有限会社アイトップ 統括技術コンサルタント
日本騒音制御工学会認定技師
日本音響学会技術開発賞受賞
元名古屋大学大学院非常勤講師(留学生に英語で講義:2021~2024)
博士(工学) 小林英男 |
| 専門 |
AIを活用した振動・騒音技術および関連分野の理論・応用技術とその実践 |
| 実績 |
技術コンサルタントおよびセミナー講師として30年以上の実務経験と豊富な実績を持ち、日本各地の産業技術センター及び日刊工業新聞社主催のセミナーなどでも長年講師を務めてきました。 |
※上記のセミナープログラムなどは都合により多少変更されることがあります。