2025.9.11：フィジックスベースの製品パフォーマンスシミュレーションにおけるAI：サロゲートからソルバーへ

この CIMdata 教育ウェビナーでは、人工知能がシミュレーションとアナリティクスの状況をどのように変えているのかを検証します。

製品ライフサイクル管理 (PLM) とそれが実現するデジタルトランスフォーメーションを専門とする大手グローバルの調査、コンサルティング、教育会社であるCIMdata社は、近日開催予定の無償教育ウェビナー「AI in Physics-Based Product Performance Simulation: From Surrogates to Solvers (フィジックスベースの製品パフォーマンスシミュレーションにおけるAI：サロゲートからソルバーへ) 」を発表しました。ウェビナーは、2025年10月9日 木曜日 午前11時 (米国東部標準時間) に開催され、所要時間は１時間です。

フィジックスベースのシミュレーションとアナリティクスは、革新的な製品設計プロセスと製品ライフサイクル全体にわたる性能要件の検証において中核的な役割を果たします。しかしながら、高忠実度なシミュレーションモデルの開発と解法には、高性能コンピューティングのコストは言うまでもなく、往々にして数日から数週間を要します。

物理学に基づくニューラルネットワークから生成物理モデルや大規模データセットでトレーニングされた基盤モデルに至るまで、AIは現在、エンジニアリングレベルの精度を維持しながら100倍から1000倍高速なシミュレーションを実現しています。

本ウェビナーでは、AIテクノロジーがシミュレーションやアナリティクスの分野をどのように再形成しているかを検証し、スタートアップ企業と既存ソリューションプロバイダーの役割に焦点を当て、NVIDIAのソフトウェアスタック (PhysicsNeMo、Omniverse、CUDA/HPC SDK) が業界アナリストの視点からこの変革をどのように推進しているかを議論します。

このウェビナーは、参加者に以下のような点を支援します：

• シミュレーションにおける新たなAIテクニック (サロゲート、PINNs、ニューラルオペレーター、また生成モデル）について理解を深める。
• スタートアップ企業（BeyondMath、Emmi、Navier、PhysicsX、Neural Concept) やクラウドベースのシミュレーションソリューション (Luminary、Simscale、Rescale) が、シミュレーションを如何にして伝統的にある限界を超えて進化させているかを学ぶ。
• 既存のソリューションプロバイダー (Ansys、Siemens、Dassault、Cadence、Keysightなど）がAIを自社のプラットフォームにどのように取込み一つの仕組みにしているかを理解する。
• NVIDIAの貢献：PhysicsNeMo (旧Modulus) 、Omniverse、またHPCスタックについてインサイトを高める。
• AIが、サロゲートモデルとAI主導の設計空間探索を通じて、これまで計算能力の限界で実現不可能だったジェネレーティブデザインアプローチをどのように実現するかを知る。
• AIと従来のROMアプローチを比較し利点と限界を明らかにする。
• 航空宇宙、自動車、エネルギー、またロボット工学といった分野における実際のアプリケーションについて学ぶ。
• こうした変革を実現する上で、エンタープライズアーキテクチャとデータ管理フレームワークが果たす役割を知る。

「高忠実度シミュレーションの従来のボトルネックは、現代のAIのスピードとパワーには太刀打ちできません」と、CIMdataのSimulation-Driven Systems Development Consulting PracticeのExecutive Consultant & Co-Directorであるサンディーパック・ナトゥ (Sandeepak Natu) は述べています。ナトゥは、CIMdataのAIプラクティスディレクターであるDiego Tamburini博士と共に、このウェビナーを主催します。「物理学に基づくニューラルネットワークから生成モデルに至るまで、私たちは変革的な変化を目の当たりにしています。このウェビナーでは、誇大宣伝にとどまらず、製造業企業やソフトウェアソリューションプロバイダーが、AIを業務フローに取込んで一つの仕組みにすることで、かつてないスピードと効率性を実現する方法をご紹介します。革新的なスタートアップ企業や既存企業、そしてNVIDIAのような基盤プラットフォームが、シミュレーションをこれまで以上にアクセスしやすく、高速化し、そしてアジャイルな製品設計に不可欠なものとしていることを探ります。」

25年以上の経験を持つサンディーパック・ナトゥは、ハイブリッドデジタルツインを含む、マルチフィジックスベースのモデリングとシミュレーションに精通しています。氏は、Fluent India（現ANSYS Inc.）でキャリアをスタートさせ、様々なエンジニアリングコンサルティング企業やシミュレーションソフトウェア企業で経験を積んできました。サンディーパックは、自動車、航空宇宙、化学、医薬品、食品、消費財、またヘルスケア分野において幅広い専門知識を有しています。近年では、デジタライゼーション、シミュレーション、サステナビリティ、そして経営管理を中心としテクノロジーコンサルティングおよび経営コンサルティングに携わり、COVID-19パンデミックではある世界的なワクチンメーカーの生産拡大を支援しました。

ディエゴ・タンブリーニ (Diego Tamburini) は、産業界におけるデジタルトランスフォーメーションを推進するために、AIを活用していることで広く認められたリーダーです。PLM、CAD、CAM、CAE、またデジタルマニファクチャリングの分野で25年以上の豊富な経験を持つ氏は、現在CIMdataのAI Practiceを率い、クライアントがメジャメント可能なビジネス成果をもたらす実用的で価値の高いAIアプリケーションを理解し、実装できるよう支援しています。氏は豊富な経歴を有し、MicrosoftでEngineering Agility担当ディレクターとして輝かしい経歴を積み、AIを活用した開発者の生産性向上とエンジニアリングプロセスの合理化を先駆的に推進しました。以前はAutodeskでDesign & Manufacturing Industry Strategistを務め、デジタルマニファクチャリング、ジェネレーティブデザイン、またシミュレーションにおける同社の戦略策定に携わりました。氏はジョージア工科大学で機械工学の博士号を取得しており、製品の設計・製造方法を変革するためのAIの活用について講演や提唱を積極的に行っています。

このウェビナーは、システムエンジニアリング、製品開発、シミュレーション戦略とベストプラクティスの実装に関わるすべての方にとって有益です。これには、シミュレーションおよび解析エンジニア (CFD、FEA、マルチフィジックス）、そして設計サイクルの迅速化とイノベーションの推進を目指すR&Dマネージャーが含まれます。また、ハイブリッドモデルを模索するデジタルツインおよびAI/MLスペシャリスト、GPUまたはクラウド導入戦略を評価するIT/HPC意思決定者、そしてシミュレーションにおけるAIが企業の競争力と投資収益率に与える影響を評価する必要がある経営幹部にとっても価値のある内容です。

詳細については、
https://www.cimdata.com/en/education/educational-webinars/webinar-ai-in-physics-based-product-performance-simulation-from-surrogates-to-solvers
を参照ください。

このウェビナーの登録は、
https://register.gotowebinar.com/register/5636687485194306653
にアクセスください。