サロゲートモデルの基礎と製品設計効率化への応用【LIVE配信】

～CAEとデータサイエンスの融合による高速予測技術～

1. なぜ今、サロゲートモデルが必要なのか
　1-1．CAEを取り巻く設計・開発現場の現状と課題
　1-2．CAEモデル構築・計算に要する専門性・時間の問題
　1-3．設計探索・最適化が十分に行えない設計プロセス上の制約
　1-4．開発期間短縮・多目的設計要求の高まりとデータ活用技術への期待
　1-5．CAEとデータサイエンスを融合する意義
　1-6．サロゲートモデルが有効な課題と適用上の限界
　【習得できること】　「なぜサロゲートモデルが“必要な技術”なのか」の理解

2. サロゲートモデル理解に必要なCAEとデータサイエンスの基礎
　2-1．CAEの基礎（設計者視点）
　　（1）CAEとは何か ― 実験との違いと役割
　　（2）有限要素法（FEM）による構造解析の考え方
　　（3）流体解析（CFD）による現象理解の考え方
　　（4）CAE結果をそのまま設計判断に用いる際の限界
　2-2．データサイエンスの基礎（予測モデル視点）
　　（1）データサイエンスとは何か
　　（2）教師あり学習による回帰・分類の基本
　　（3）代表的な予測モデル（多項式近似、Gaussian Process、決定木系、ニューラルネットワーク）の特徴と使い分け
　　（4）CAEデータと機械学習の相性
　　（5）機械学習をCAE結果の予測モデルとして捉える考え方
【習得できること】サロゲートモデルを理解するための「最低限の前提知識」

3. サロゲートモデルの基礎と構築プロセス
　3-1．サロゲートモデルとは何か
　3-2．サロゲートモデルの位置づけと役割
　3-3．用途に応じた代表的なアルゴリズムの選択
　3-4．CAEサロゲートモデル構築の全体フロー
　3-5．設計変数・応答値の定義と学習データ設計
　3-6．実験計画法とサンプリング戦略
　 3-7．データの正規化と前処理の重要性
 　3-8．学習データと検証データの分割方法
 　3-9．モデル学習と精度評価
 　3-10．過学習・外挿・汎化性能の注意点
　3-11．実務運用における留意点と限界
【習得できること】サロゲートモデルを「自分で構築できる」ための基礎

4. 企業現場におけるサロゲートモデルの構築と活用事例
　4-1．構造設計への適用事例（空調圧縮機）
　　（1）強度予測サロゲートモデルの構築方法
　　（2）精度検証とCAE結果との比較
　　（3）設計パラメータの重要度分析
　　（4）効率的な学習データサンプリング戦略
　4-2．流体解析への適用事例（室内空気環境）
　　（1）淀み分布予測サロゲートモデルの構築
　　（2）快適性評価への活用方法
　　（3）営業・提案ツールとしての応用可能性　
　4-3．製品設計への応用事例（キーボードスイッチ用ドーム型ダイヤフラムの押し心地評価）
　　（1）設計成立判定（分類）
　　（2）性能値予測（回帰）　押し心地評価指標（感覚的性能を数値化）
　　（3）高次元出力予測への展開（応答曲線・応力場）
　　（4）設計探索・最適化への応用
【習得できること】サロゲートモデルを自社で試すための第一歩

5. Pythonによるサロゲートモデル構築デモ
　5-1．放射線量率予測問題の背景と課題
　5-2．CAEシミュレーションデータの扱い方
　5-3．Pythonによるサロゲートモデル構築の基本手順
　5-4．ニューラルネットワークを用いたサロゲートモデル構築例
　5-5．Google Colaboratoryを用いた実演デモ
【習得できること】Pythonを用いたサロゲートモデル実装の基本手順の理解