第39回中部CAE懇話会
(オンライン形式)
テーマ 「CAE活用/AIで何ができるか?」 
日時 2021年12月10日(金)9:30〜17:45           
場所 オンライン形式での開催
定員 100名
オンライン
会議
WebExを使用します。はじめて使用される方、あるいは事前テストを希望される方は、事前テスト時間枠をご連絡します。 
受付 9:00 受付開始 
はじめに 「開会挨拶」
講師 中部CAE懇話会 会長挨拶
株式会社菱友システムズ

     伊藤 隆 氏
時間 9:30〜9:35
団体会員様講演1  「3次元CADを入力とするAIの形状認識と自動モデリングについて」
時間 9:35〜10:05
講師 インテグラル・テクノロジー株式会社
西浦 光一 氏
概要 3次元CADを入力し、1次元に変換して処理を行うAIを開発した。本手法を形状認識に使用することによりさまざまな手数が高速で自動化される事例を紹介する。いままで不可能とされた非常に細かい部分の自動認識を実現することによりメッシュ生成は全自動に向かう。
団体会員様講演  「3次元形状認識AIによる類似形状検索システムのご紹介とCAE適用提案」
時間 10:05〜10:35
講師  株式会社アストライアーソフトウエア
代表取締役 四條 清文 氏
概要  弊社アストライアーソフトウエアは、最新の研究成果を反映した3次元形状認識AIモデルを提供しています。このAIモデルは、ファセット形状そのものを認識できますので、3DCAD、3Dスキャン、3Dメッシュモデルなど幅広い形状データに対応できます。
デモを交えながら類似形状検索機能を紹介するとともに、CAEメッシュモデルの取り扱いに関する提案をいたします。
団体会員様講演3  「設計開発プロセスにおけるシミュレーションとDeep Learning」
時間 10:35〜11:05
講師 株式会社電通国際情報サービス
データサイエンティスト 横井 俊昭 氏
概要 CAEと組み合わせた数理技術の活用に関して、応答曲面法などに長年の実績がありますが、Deep Learningを始めとした最新のAI技術によりできることの範囲が広がりました。
本講演では、設計開発のワークフロー全体を通して最新のAI技術だからこそ実現可能となった取り組みとして、官能評価、設計案生成、メッシュ品質チェック、サロゲートモデルなどについてご紹介します。
団体会員様講演4  「CAE をAIで加速する NVIDIA Modulus の紹介」
時間 11:05〜11:35
講師 エヌビディア合同会社  
ソリューションアーキテクト 丹 愛彦 氏
概要 学習データを必ずしも必要としない、現象の支配方程式に基づいたPhysics-Informed Neural Networksを活用したツールキット、NVIDIA SimNetを紹介します。
団体会員様講演5 「CAEユーザーのためのAI活用のアイディア」
時間 11:35〜12:05
講師 サイバネットシステム株式会社
IoT/AIサービス室 スペシャリスト 宮堂 泰寛 氏
概要 あらゆる業界でAI(人工知能)の活用が進められています。CAEにおいてもAIを活用した業務効率化や新しい価値の創出が求められていますが、どのようなAI技術がCAE業務に活用できるのかわかりづらい面があります。本講演ではCAEに活用し得るAI技術を概観し、画像識別・結果分類・サロゲートなどの様々なAI活用のアイディアをお伝えします。
団体会員様講演6 「機械学習を用いたCAE活用事例」
時間 12:05〜12:35
講師 株式会社 くいんと
技術開発部 AMDESS担当部長 鬼沢 修一 氏
概要 パラメーター最適化支援ソフトウェア「AMDESS」を通し、AIの中でも教師ありの機械学習を用いたCAE活用事例をご紹介いたします。
技術講演1
「CAE解析業務におけるAI技術の活用事例」
時間 13:30〜14:00
講師 みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社  
サイエンスソリューション部 山出 吉伸 氏
概要 (調整中) 
技術講演2 「代理モデルとアルゴリズミックデザインを用いたランニングシューズの設計事例紹介」
時間 14:00〜15:00
講師 株式会社アシックス 
デザインテクノロジー研究チーム  主任研究員小塚 祐也 氏
概要 ランニングシューズの機能設計に対して代理モデルを適用した事例をご紹介します。
アルゴリズミックデザインとよばれる3次元モデリング手法と代理モデルを組み合わせることによって、形状表現するための設計変数を削減し、効率的な構造最適化を試みた。
技術講演3 「CAEと機械学習の活用による計算コスト低減」
時間 15:15〜16:15
講師  株式会社SUBARU
車両安全開発部 主査CAE 山本 健太郎 氏
概要 自動車の開発において、開発初期段階で網羅的な試行が求められる中、従来のCAEの代替としてディープラーニングによる性能予測を行う事が、有効な検討手法の一つとして期待を寄せられている。
ところが、CAEを用いた訓練データ生成に時間を要するといった問題もあり、現時点で実用的な適用事例は乏しい。
本研究ではその改善に取り組んだ。従来用いているCAEモデルを計算コストの低い別のCAEモデルで代替し結果の差異を機械学習で補完することで、従来は約1.5ヶ月かかっていたデータ生成時間を約3日に短縮できた。
基調講演1 「機械学習の工学応用のためのCAE代替モデル構築」
時間 16:15〜17:15
講師 近畿大学
理工学部 機械工学科 和田 義孝 氏
概要 機械学習の工学問題への適用が積極的に進められている。一方で、どのように適用すべきか、どの程度の物理現象を表現できるのかなどやってみないとわからないと感じているエンジニアも多い。本講演では、少ないデータしか利用できない事を前提に、正則化技術をどのように適用し、CAE代替モデル構築の方法および考え方を示す。入力データ設計、水準上げ、乱数付与によるデータ拡張など回帰問題に適した方法を事例とともに紹介する。
質疑 ・ 
交流会
時間 17:15〜17:45
概要 オンライン形式の交流会です。
時間割   参照ください。   
講演資料     技術講演1
技術講演2
技術講演3
基調講演
団体会員様資料         団体会員様講演1   
団体会員様講演2
団体会員様講演3
団体会員様講演4    
団体会員様講演5  
団体会員様講演6    
参加費用 第39回中部CAE懇話会 参加費用
■CAE懇話会個人会員
   ・一般     :2,000円(税込)
   ・学生会員  :無料
■CAE懇話会団体会員(正会員、賛助会員)の社員の方
            :2,000円(税込)
■CAE懇話会個人会員外
   ・一般     :3,000円(税込)
   ・学生/院生:1,000円(税込)
※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。
 申し込みをされた方にお支払方法を連絡いたします。
☆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。
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、12月3日(金)までに
個人会員登録申請
を行ってください。すでに個人会員の方は、その必要はありません。
参加申込  申込みはこちらから Entry
参加条件 1.開催日の3日前まで(12月7日(火)17時まで)に申し込みを完了されていること。
  参加方法等を開催日の前日までにご連絡いたします。
2.参加は個人単位であること。
  複数人での視聴は、禁止であること。
  同一箇所で複数人で参加される場合も、個別に申し込むこと。
  1人1端末でのアクセスとすること。

3.講演の内容を録画・録音されないこと。また、講演画面のスクリーンショットを取らないこと。

4.参加されるときに使用されるPCにカメラを接続され、当日の受付時にカメラ接続すること。
 スマホでの参加も可能ですが、その場合も当日受付時に、カメラ接続すること。
 受付時に、カメラで確認させていただきます。

5.当日、オンライン会議に参加されるときは、氏名が分かるような形で参加すること。
  ログイン名に氏名を日本語で記入すること。

6.上記に同意いただけない場合は、参加が不可となることを了承いただけること。 
 資料
(注1)
配布可能な資料は、開催前に申し込みをされた方に、資料入手用パスワードをご案内します。。
なお、資料入手用パスワードを受け取られた場合は、当日不参加の場合も参加費用を請求させていただきます。
当日不参加の方で、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。

当日不参加で、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。
備考 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。



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