RICOS Lightning

数日かかっていた解析を、数分へ。

AIが、シミュレーションの常識を塗り替えます。

RICOS Lightning は、機械学習アルゴリズムでシミュレーション結果を予測するアプリケーションです。設計の過程で時間がかかるCAEシミュレーションの計算を RICOS Lightning の予測におきかえることで、大幅な計算時間と計算コスト（ライセンス・HPCコスト）の削減が可能です。

独自の機械学習アルゴリズム “IsoGCN”を中心としたAIアルゴリズムによって、3次元形状を3Dのまま学習ができ、それにより複雑な形状を高精度に予測することが可能です。設計・解析の現場で用いられる複雑な形状の予測に適しています。

Scenes

複雑な形状のシミュレーションにおいて、計算時間の長さ・メッシング工数の煩雑さ・多様な設計案の評価コストは、長年の課題でした。RICOS Lightningは、機械学習による予測モデルでこれらを同時に解決し、高精度な解析結果を即座に提供します。

様々なシミュレーションを高速化したいとき
自動車や機械類の流体シミュレーションでは、複雑な流体現象の解析を行う必要があるため、計算時間が多くかかってしまうことがあります。
RICOS Lightningでは、CFD解析における各種スカラー特性や流れ場当の解析結果を高速に予測することが可能です。また、構造解析に関しても対応を開始しております。
簡素なメッシュで解析を行いたいとき
機械学習を用いることで、既存のシミュレーションでは精度が劣化してしまうような粗いメッシュでも、高精度な解析が行えることがわかっています。
RICOS Lightningを用いることで、簡素なメッシュで解析が行えるため、これまで煩雑であったメッシングの工数が抜本的に削減できます。
さまざまな形状での性能を解析・評価したいとき
設計の意思決定のためには、さまざまな設計での性能評価が必要ですが、そのたびに大がかりなシミュレーションを行うと、多くの工数が必要となります。
RICOS Lightningでは、製品形状を簡単に変更することができ、解析結果を即座に得ることが可能です。詳細な説明やお客様のニーズについて、ぜひお問い合わせください。

抜本的な高速化が可能
既存のシミュレーション結果をあらかじめ学習させた機械学習モデルを用います。そのため、計算速度を100倍以上高速化することが可能です。
複雑な形状でも予測が可能
グラフニューラルネットワークをベースにした独自の機械学習アルゴリズム「IsoGCN」を中心とした弊社の独自機械学習技術によって、メッシュを直接扱うことが可能です。そのため、複雑な形状にも適用が可能です（特許第6845364号）。
物理現象の特性を組み込んだ機械学習アルゴリズム
従来の機械学習アルゴリズムは、形状データを回転・平行移動してしまうと全く別のデータであると認識されてしまい予測精度が低下するというデメリットがありました。
RICOS Lightningでは、形状の回転や平行移動もきちんと認識することができるため、信頼性の高い予測を行うことが可能です。

RICOSは、各ソリューションの導入にとどまらず、現場の業務に定着するまでコンサルティングと運用サポートを通じて継続的に支援します。

コンサルティング
弊社システム導入後も、お客様に寄り添いながら、現場で実際に使われる形へと定着するまで伴走します。単なる問い合わせ対応にとどまらず、利用状況や課題を踏まえながら、より効果的な活用方法を一緒に考えていきます。
運用サポート
AIや最新の技術を活用した業務変革は、ツールを導入するだけで実現できるものではありません。RICOSは、お客様の業務や意思決定の流れを理解したうえで、運用面まで含めた支援を行い、継続的な改善と成果創出をサポートします。