| ファイル名 | アクション |
| simlib_magazine_982.pdf |  |
| 発行年月 | 2020年9月30日 |
| タイトル | AI活用によるモデルベース開発への取り組み |
| 言語 | 日本語 |
| 著者① | 松澤 邦裕 山下 貴志 佐藤 甫 |
| 著者② | 松原 聖 |
| 著者所属① | アドバンスソフト株式会社 第 3 事業部 |
| 著者所属② | アドバンスソフト株式会社 代表取締役社長 |
| 要約 | 近年で最も影響力のある技術的なトピックスの1つはAIである。当社でAI事業を実施するにあたり、まだ AI を活用した事例が少ないモデルベース開発（MBD）への適用に着目している。当社では、2016 年から CAE の各種サービスを拡大し、1D-CAE を用いた「モデルベース開発 支援サービス」を開始し、2018 年から「自動車産業におけるモデルベース開発 支援サービス」を続けている。各種 MBD ツール（OpenModelica、MATLAB/Simulink、等）に対するモデルの開発や、モデルブロックの高速化、FMU によるモデル交換、また自動車用内燃機関技術研究組合（AICE）からの開発受託などの事業を展開している。弊社の強みは、3D-CAE を中心としたシミュレーションソフトウェアの開発実績と、長年積み重ねた科学技術計算に対する知見であり、実際にモデルを開発し、連携して計算可能な実用的なプラットフォームを開発した技術力である。一方、AI については、計算機の処理速度が向上し、クラウドコンピューティングなどの発展により安価な計算リソースが手に入るようになった 2015 年頃、Google や Facebook などがその数年前から行っていた投資が実り、ディープラーニングの本格利用が実現した。当社も、2019 年に当社独自の深層学習ツール Advance/iMacle[1]をフルスクラッチで開発し、J-PARC（Japan Proton Accelerator Research Complex 大強度陽子加速器施設、茨城県東海村）[2]で行われている中性子散乱実験の実験データに深層学習（教師あり学習）を適用して、非常に良好な結果を得ることができた。これら MBD と AI を組み合わせることによる、AI を活用したモデルベース開発について、今後の展望と事業展開を述べる。 |
| 書誌情報 | アドバンスシミュレーション 2020.9 Vol.28 |
| DOI | 10.69290/j.000982-vol28 |
| キーワード | MBD、モデルベース開発、モデル流通、AI、機械学習、Modelica、OpenModelica、OSS |
| ページ数 | 4 |