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远算科技Yuansuan Technology

YUANSUAN | エンジニアリングAIプラットフォーム

課題をモデルにする。案を比べ、結果を確かめる。

物理法則、データ、専門知識をつなぎ、課題のモデル化、設計案の比較、結果の検証を支える。

プラットフォームを理解する技術アーキテクチャを見る
70+件世界モデリング
登録済みの発明特許
50+件エンジニアリング探索
登録済みの発明特許
20+件エージェント型エンジニアリング
登録済みの発明特許
CMMI 5ソフトウェア開発 プロセス成熟度
三つのシステムが工学の能力空間を広げる
実際の対象から、より広い能力空間へ実際の工学対象を中心に、表現範囲、探索規模、扱えるタスクの複雑さを拡張します。候補を比較してより良い案を選び、検証済みの経験を能力へ還元します。拡張された能力既存の能力より良い案実際の工学対象
三つのシステムの技術原理

三つの技術システムが、計算可能な領域を広げる

モデルで工学課題を表現し、計算で設計空間を探索し、知能でタスク実行を組織する

世界モデリングWMS

モデル化の範囲を拡大

物理とデータを組み合わせ、複雑な技術課題と変化の影響を捉える

システム構成図

エンジニアリング探索EES

探索規模を拡大

予測・逆解析・最適化で候補を比較し、より良い解を探す

システム構成図

エージェント型エンジニアリングAES

複雑なタスクを実行

目標を理解し、専門能力を組み合わせてタスクを進める

システム構成図

大規模な工学計算資源

タスクに応じた配分 · 並列求解 · 柔軟な拡張

HPCセンター · GPUクラスター · 地域間連携

多様な供給元の工学モデル

商用CAEソルバー · オープンCAEソルバー · 自社開発CAEソルバー

商用データ駆動モデル · オープンデータ駆動モデル · 自社開発データ駆動モデル

高品質な工学データ

シミュレーションデータ · 試験データ · 運転データ

明確な条件 · 出所の追跡 · 学習と検証の分離

工学課題の計算による最適化

実際の工学課題を計算可能にする

目標と制約を定め、候補案を計算し、独立データで結果を確かめる

荷重制約の下で、より良い発電運転条件を探る風力発電機 · 手法の概念図
  1. 01

    課題の定義

    風況発電目標荷重制約

    風況・発電目標・荷重制約を明確にする

    エージェント型エンジニアリング
    課題の分解
  2. 02

    モデルの構築

    物理モデルデータモデル融合モデル

    物理で応答を表し、運転データで校正する

    世界モデリング
    モデル構築
    エージェント型エンジニアリング
    ツール選択
  3. 03

    候補案の比較

    荷重限界回転数ピッチ角発電出力選定した運転条件

    回転数とピッチ角を変え、発電量と荷重を比較

    世界モデリング
    多忠実度モデル
    エンジニアリング探索
    大規模探索
    エージェント型エンジニアリング
    実行の編成
  4. 04

    結果の検証

    適用条件発電出力構造荷重モデル予測独立データ

    独立データで検証し、適用条件を定める

    世界モデリング
    モデル検証
    エンジニアリング探索
    結果集約
    エージェント型エンジニアリング
    結果の確認
世界モデリング
モデル構築
多忠実度モデル
モデル検証
エンジニアリング探索
大規模探索
結果集約
エージェント型エンジニアリング
課題の分解
ツール選択
実行の編成
結果の確認
成果
  • 運転方針
  • 適用条件
  • 検証の根拠
工学能力の大規模提供

工学の能力を再利用し、大規模に提供する

モデル・手順・検証ルールを再利用し、異なる入力ごとに独立して求解する

バージョン固定

  1. 風況の変更
    荷重出力風況ごとの運転戦略
  2. 風車パラメータの変更
    荷重出力風車パラメータごとの戦略
  3. 荷重制約の変更
    荷重出力荷重制約ごとの運転戦略
手法の更新
  1. 修正
  2. 検証
  3. 新バージョン

風車の運転制御 · 技術の仕組み

工学的検証

計算結果を工学的に検証する

数値精度を確認し、独立データと照合して、適用範囲を明確にする

風車運転戦略 · 検証の仕組みを示す模式図

必要な計算精度を満たすか

数値検証メッシュを細分化し、計算応答の変化が安定するかを確認する模式図であり、実測精度を示すものではない計算応答メッシュ細分化変化が安定
  • 離散計算結果
  • 収束傾向

予測は実際と一致するか

独立検証モデル作成に用いていない独立データと予測を比較する模式図であり、曲線と点は説明用発電出力風速予測の偏差
  • モデル予測
  • 独立データ

どの運転条件で使えるか

適用範囲風速と回転速度の空間に検証済みの適用範囲を示す模式図であり、範囲外の条件には追加検証が必要回転速度風速適用境界
  • 検証済み範囲
  • 未検証条件

技術的根拠結論・誤差・適用範囲

モデル版 · 計算条件 · 検証記録
技術基盤

工学計算からエンジニアリングAIへ

長年培った工程計算の技術が、モデリング、探索と複雑なタスクの実行を支える

下から解析環境のクラウド化、解析アルゴリズムの自主開発、技術能力の現場適用、AIを活用したモデリング、エンジニアリングAIの統合基盤へと積み重ね、三つのシステムを支える五層の技術体系

  1. エンジニアリングAIの統合基盤

    目標に沿ってモデル化・探索・実行を組織する

    • 世界モデリング
    • エンジニアリング探索
    • エージェント型エンジニアリング

  2. AIを活用したモデリング

    精度とコストの制約のもとで計算能力を広げる

    • 物理とデータの融合
    • 代理モデルとニューラル演算子
    • モデル校正と最適化

  3. 技術能力の現場適用

    実際の工学課題を計算可能なモデルにする

    • 工学対象のモデル化
    • 複数領域・スケールの連成
    • 運転条件とデータの対応付け

  4. 解析アルゴリズムの自主開発

    工学方程式を計算結果へ変換する

    • 複数のCAEソルバー
    • 数値計算アルゴリズム
    • 並列計算の最適化

  5. 解析環境のクラウド化

    大規模な工学計算を支える

    • HPCシステム
    • 異種計算資源
    • 弾力的な資源割り当て

技術基盤から、実際のエンジニアリングへ

実際の工学課題から始める

技術課題を出発点に、目標と制約を整理し、一緒に解法を選ぶ

技術的な挑戦を相談する