2018年5月11日

背景

例えば自動車などの製品を設計する際、設計段階でコンピュータ上に模擬的に製品を再現し、シミュレーションを繰り返して不具合の発見と修正をしています。製造後に不具合が見つかると、リコールや再設計などの巨額のコストが発生することになりますので、製造着手前の不具合検証は非常に重要なプロセスです。

しかし、発生確率が極めて低い不具合は発見が極めて難しく、熟練の専門家がシミュレーションを繰り返して探索しますが、検証に時間がかかるという課題があります。また社会システムの高度化に伴いさらなる高い信頼性が要求されますが、設計対象が複雑になるため、発生がまれな不具合が見落とされるリスクが増大します。
そこで、当社と国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下、産総研）は、2016年6月に設立した「NEC-産総研 人工知能連携研究室」（注1）において共同で研究開発を進め、シミュレーション条件が多数で、その組合せが膨大になり、発生確率が極めて低いために発見が難しい不具合であっても、AIが学習をしながらシミュレーションを効率的に繰り返すことで、短時間で複数の不具合の発生条件を見つけ出す「希少事象発見技術」を開発しました。

本技術の詳細

技術の特長

今後の展望

本技術は、シミュレーションを利用した光学設計の他にも、橋や建物等の建築構造設計、エンジン等の流体構造設計などに幅広く適用できます。当社は産総研と共同で本技術による設計革新を実現していきます。

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