GEWU エンジニアリングAIワークベンチ
手法を理解し、探索の範囲を広げる
AIを活用してモデル化・探索・検証を行い、実証済みの手法をEngineering Appにまとめる
- 比較検証
- 優れた設計案の探索
- Appとして公開
製品画面 · ホイール課題の例GEWU
共通の基盤、三つの働き方
探索を深め、手法を広く活用し、より複雑な課題に取り組む
LUBAN エンジニアリングAppプラットフォーム
実証済みの手法を組み、より多くの仕事へ
Appから企業のパイプラインを構成・実行し、確立した能力を多くの業務で再利用する
- Appを選ぶ
- フローを構成
- まとめて実行
エンジニアリングパイプライン
解析条件の準備
結果集約
エンジニアリングApp / 熱解析温度場と熱境界
出力を次のAppへ引き継ぐ
操作イメージLUBAN
荷重 1.0kN変位上限≤0.50mm
| 設計案 | 質量/kg | 変位/mm |
|---|---|---|
| A | 2.40 | 0.40 |
| B | 2.10 | 0.46 |
| C | 1.90 | 0.58 |
解釈の例
設計案Bを優先検証
BはAより12.5%軽く、変位0.46mmで上限内。Cはさらに軽いものの上限を超過
サンプルデータ
操作イメージMOZI
プロジェクトを重ね、技術力を蓄積する
手法を再利用し、データで学習し、AIを進化させる
Engineering Appsとワークフロー
どのように形成するか専門家が手法を検証し、エンジニアがフローを構成
どのように活用するかチームが検証済み手法を再利用し、MOZIが必要に応じて呼び出す
高品質な技術データセット
どのように形成するか計算でサンプルを生成し、エンジニアが検証・評価
どのように活用するか手法の改善、モデルの学習と評価を支える
専門領域のEngineering AI企業独自の技術モデル
どのように形成するか企業がデータを蓄積し、専門家が学習と受入れを担当
どのように活用するか設計案を探索し、複雑なタスクを編成・実行し、結果を解釈
エンジニアリングチームの可能性を広げる
大量の計算で経験の獲得を加速し、仕事の深さ、規模、複雑さを広げる
従来の進め方
新しい進め方
01より深く探索
少数の設計案を一つずつ検証
サンプリング・制約確認・最適化
より広い設計空間から、規則性と優れた案を見つける
02より広く再利用
タスクごとにフローを組み直す
一つの手法を複数のチームと案件で活用
検証済み手法で、より多くのエンジニアとタスクを支える
03より複雑な仕事へ
ツール連携と実行状況を人が管理
複数の経路を実行し、結果に応じて調整
複数の目標と制約に沿って、技術業務を進める