検索結果: Multi-Sigma
予測AI最適化AI
スポット溶接×AI：板厚別ベスト条件をロバストに自動探索
1. はじめに 燃費と安全を両立するため、近年の自動車開発では高張力鋼（Advanced High Strength Steel ; AHSS）等の高機能鋼板の採用が拡大しております。自動車の製造で多く用いられているスポット溶接の最適条件は溶接電流・通電時間・電極加圧力・電極角度・板厚組合せなど多次元パラメータの相互作用で決まり、近年は高...
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深層学習
AIを活用した持続可能な冷媒設計における地球温暖化係数（GWP）の予測
気候変動は現代社会が直面する最も深刻な課題の一つです。冷房や冷蔵システムに使われる合成冷媒は、温室効果ガス排出に大きく寄与しています。多くの冷媒、例えばR134aは、二酸化炭素と比べて数千倍もの地球温暖化係数（GWP）を持つため、気候対策における重要な削減対象になっています。 モントリオール議定書のキガリ改正のような国際合意は、高GWP冷...
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時系列データ
小売店舗における売上時系列データを基にした将来予測と要因分析
今回のブログ記事は、オンラインデータ分析コンペティションのデータセットの中でも有名な小売店舗の売上げ時系列データを対象とした分析に関連するものです。 スーパーマーケットや百貨店、ホームセンター、ドラッグストア、アパレル店、コンビニエンスストアなど、あらゆる小売業において、売上データの活用は長年にわたって重要な取り組みとされてきました。とり...
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AI実験計画法
AI×CAEで実現する次世代設計～サロゲートモデルによる最適化とその事例紹介～
はじめに：ものづくりにおけるCAE活用とその課題 近年のものづくり分野では、製品開発の「フロントローディング化（＝初期段階で設計検討を前倒しで行う手法）」がより一層求められています。試作や実験の前に、正確な設計判断を行えるかどうかが、開発期間の短縮やコスト削減に直結するためです。その中核を担うのが、CAE（Computer Aided E...
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緻密な最適化
データで変わる未来：AIが拓く慢性腰痛のオーダーメイド医療
医療の世界では、「一人ひとりに最適な治療を」という理想が長く掲げられてきました。しかし、その実現は容易ではありませんでした。患者ごとに異なる背景、症状、そして治療への反応—これらを総合的に分析し、最適な治療法を導き出すには膨大なデータと高度な分析技術が必要です。 今回は、慢性腰痛患者に対するオーダーメイド医療におけるMulti-Sigma...
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緻密な最適化
連鎖的データ分析がもたらす革新：高機能MOF開発における実験データの融合
はじめに：個別の実験データからは見えない全体像を明らかにする こんなことを感じることはありませんか？「異なる実験から得たデータを組み合わせて解析したい」「複数のAIモデルを組み合わせて予測をしたい」「複数のAIモデルを組み合わせて最適化を実行したい」 これらの悩みは、研究開発の現場で非常に一般的なものです。個々のシステムやデータに対する理...
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モンテカルロシミュレーション
AIを活用したモンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーションは、ランダムな入力変数を持つシステムの可能な結果を推定するための強力な手法です。明示的な目的関数が不明な複雑な環境において、AIを活用したモンテカルロシミュレーションは、システムの挙動や予測をより深く分析することを可能にします。この手法は、材料設計、試作テスト、計算流体力学（CFD）、構造解析、売上予測など、不...
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次元削減
次元削減(1) 主成分分析
はじめに 本記事では、次元削減手法について解説します。今回は、主成分分析と呼ばれる手法を用いて次元削減を行う方法をご紹介します。この記事では、パラメータ選択ではなく、元々のパラメータ数よりも少ない数の新しいパラメータを作り、その新しいパラメータが張る低次元空間でデータを表現することを次元削減と呼んでいます。 機械学習を用いたデータ分析で、...
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連鎖解析
生産プロセスのモジュール化・システム化に対応するためのAI連鎖解析による仮想実験
株式会社エイゾスは、世界初となる、革新的なAIの連鎖解析システムを開発いたしました。本解析システムは、同社が国際特許を出願中の技術で、ノーコードAI解析プラットフォーム「Multi-Sigma」において2024年7月31日よりご利用いただけます。 本稿では、なぜAIの連鎖解析が必要か、それを現実の研究開発の現場でどのように活用できるのかに...
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