機械エンジニアは、製品がさまざまな物理的条件下でどのように機能するかをシミュレートする必要があります。しかし、これらのシミュレーションは実行に数日かかる可能性があり、何千ドルもかかります。 Why Simulation Matters なぜシミュレーションが重要なのか 製品の設計は基本的に最適化の問題であり、この最適化は反復的にテストし、フィードバックに基づいてデザインを改善することに依存します。 このため、1960年代に、数値解析器は実世界の物理的条件に近づくように普及しました。これらのアルゴリズムは、物理的なプロトタイプの代わりに、シリコで製品をテストすることをエンジニアに可能にしました。 「しかし、設計やシミュレーションの複雑さは増加し続け、ソーラーの実数が長くなった」とComplabsの共同創設者兼CTOであるCinmay Shrivastava氏は述べています。 さらに、これらのシミュレーションは専門的な専門知識を必要とし、しばしば数週間のメッシング(コンピュータにジオメトリーを記述)を必要とし、大規模な組織に年間数億ドルを費やします。 AIがデザインと物理を理解できるなら? AIの理解言語の影響は大きかったが、AIがデザインや物理を理解できればどうなるだろうか。 代替モデルは、高度なエンジニアリングチームによってシミュレーションを加速させるために使用されています. 彼らは特定のシミュレーションで訓練された狭いMLモデルで、重要なデータとMLの専門知識を必要としています. しかし、彼らは非線形物理学を正確にモデリングし、高い信頼性をキャプチャしたり、地理学、材料、または物理学の変化で正確さを維持することはできません。 「多くのチームは代替モデルで実験するが、しばしば制限された収益のための大幅な努力を投資している」とComplabsの共同創設者兼CEOであるNoah Evers氏は述べている。 高度に特定の単一用途モデルを訓練するのではなく、CompLabsは3Dジオメトリーを理解する一般的なAIモデルを開発し、それらが物理的条件によってどのように影響されるかを理解しています。 彼らのモデルは、3D ジオメトリーと物理データの多様なコルプスで事前トレーニングされています。これにより、以前のシミュレーションを実行した後、会社のソーラーのパフォーマンスを再現できます。ユーザーは新しいジオメトリー、材料、物理条件で秒間で高信頼性のシミュレーションを実行できます。モデルが直感的にジオメトリーを理解できるので、メッシングは必要ありません。 たとえば、ある大手エンジニアリング会社は、複雑な熱部品の材料とコーティングの組み合わせを評価するためにこのモデルを使用することを計画しており、数ヶ月の作業を数時間に圧縮しています。 Looking Forward 展望前 CompLabsはAlt Capital、Cory Levy、Joris Poort(RescaleのCEO)から2.65Mドルを調達しました。チームは現在、航空宇宙、自動車、材料分野のエンジニアリングリーダーと協力して複雑なシミュレーションを加速しています。 今日の機械設計は遅い:数週間のメッシング、モデルを単純化して計算的に処理可能にし、数日から数ヶ月の実行時間。 私たちの目標は、機械エンジニアを荒野から引き出し、デザイナーとして彼らを強化することです。 地理学と物理学を理解するAIモデルで、エンジニアは、特定の負荷に耐え、熱制限内に留まるか、トラックを減らすことができる部分を、望むものを説明し、システムは最適化されたデザインを生成します。 デザインはよりターゲット指向、迅速かつクリエイティブになります。

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Rethinking Simulation: How CompLabs Is Building Foundations Models for Mechanical Design(コンパルブズが機械設計の基礎モデルを構築している方法)

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