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執筆者の写真Daisuke Wakui

生成AIを活用したリサーチ(調査)支援ソリューション:シミュレーションAIの動向

更新日:3 日前

リサーチ(調査)仕様

当社の生成AIソリューションを活用して、マテリアルズインフォマティクスの最新動向についてリサーチ(調査)を実施しました。

  • 調査実施:2024年10月25日

  • 所要時間:約1時間

  • 情報源:Web検索


生成AIを活用した当社のリサーチ(調査)支援ソリューション

多くの企業様は、このような専門的なリサーチ(調査)業務を相応な費用で外部委託されています。しかし、当社の生成AIリサーチ支援システムを活用することで、以下のメリットが得られます:

  1. 効率的な調査プロセスの実現

  2. 調査結果の体系的な管理

  3. 自然言語DBによるFact管理

  4. 容易な情報更新と再活用

リサーチ(調査)示唆化ソリューション全体像
リサーチ(調査)資産化ソリューション全体像

シミュレーションAIの動向

【サマリ】

シミュレーションAIは、製造、医療、自動車、エネルギー、都市計画など幅広い業界で応用されています。製造業では生産プロセスの最適化や製品設計に活用され、医療分野では創薬や治療法の開発に貢献しています。自動車産業では自動運転技術の開発を加速し、エネルギー分野では電力網の管理を効率化しています。都市計画では人流予測や交通最適化に役立てられています。これらの応用により、開発期間の短縮、コスト削減、精度向上などの利点がもたらされています。


【詳細】

1. 製造業での応用

製造業では、シミュレーションAIが生産プロセスの最適化や製品設計に広く活用されています。


a) 生産プロセスの最適化

シミュレーションAIは、工場の生産ラインや設備の動作をバーチャル空間で再現し、最適な生産計画を立案します。これにより、生産効率の向上やコスト削減が可能になります。

b) 製品設計の効率化

AIを活用したシミュレーションにより、製品の性能予測や最適化が可能になります。例えば、自動車の空力性能や構造強度のシミュレーションを行い、設計の早い段階で問題点を発見し改善することができます。

c) 材料開発

新素材の開発においても、シミュレーションAIが活用されています。膨大な組み合わせの中から最適な材料を効率的に探索することが可能になります。


参考fact:

- 株式会社レゾナックは、AIと第一原理計算を融合した「ニューラルネットワークポテンシャル(NNP)技術」を導入し、CMPスラリーによる半導体基板の研磨メカニズムを解明しました。この技術により、従来の計算手法に比べて10万倍以上の速度で複雑な化学反応をシミュレーションできるようになりました。

(https://www.human.co.jp/news/2023/1213-2/)


- 東レエンジニアリングDソリューションズが開発した次世代CAEシステム「AI-TIMON」は、機械学習を用いてパラメータ最適化を自動化し、実成形結果をフィードバックして解析精度を向上させます。これにより、従来1年かかっていたパラメータ最適化が数日で完了するなど、効率的な運用が期待されます。

(https://www.toray-eng.com/jp/products/cae/ai-timon/)


2. 医療・創薬分野での応用

医療分野では、シミュレーションAIが創薬プロセスの効率化や個別化医療の実現に貢献しています。


a) 創薬プロセスの効率化

AIを用いたシミュレーションにより、新薬候補の探索や効果予測が可能になります。これにより、従来の方法に比べて大幅に開発期間を短縮し、コストを削減することができます。

b) 個別化医療の実現

患者個人のデータを基にAIがシミュレーションを行い、最適な治療法を提案することが可能になります。これにより、より効果的で副作用の少ない治療が実現できます。

c) 医療画像診断の支援

AIによる画像シミュレーションにより、診断の精度向上や医師の負担軽減が期待されています。


参考fact:

- 理化学研究所計算科学研究センター(R-CCS)のHPC/AI駆動型医薬プラットフォーム部門では、スーパーコンピュータ「富岳」を活用し、分子動力学シミュレーション(MD法)とAIを融合させた創薬プロセスの効率化を目指しています。これにより、従来の創薬にかかる時間を大幅に短縮することが期待されています。

(https://www.r-ccs.riken.jp/jp/research/labs/hpcai/)


- 京都大学医学研究科の生物医療データインテリジェンス部門では、京大病院の臨床データを活用した医療ビッグデータ解析や医療シミュレーション、スーパーコンピュータ「富岳」を用いた創薬シミュレーションの研究を行っています。これにより、医療と創薬の新たな方法論を開発し、シミュレーション科学とデータ科学の進展を目指しています。

(https://www.med.kyoto-u.ac.jp/organization-staff/research/doctoral_course/r-091/)


3. 自動車産業での応用

自動車産業では、シミュレーションAIが自動運転技術の開発や車両設計の最適化に活用されています。


a) 自動運転技術の開発

AIを用いたシミュレーションにより、様々な交通状況や天候条件下での自動運転システムの挙動を検証することができます。これにより、実車での走行テストに比べて安全かつ効率的に開発を進めることが可能になります。

b) 車両設計の最適化

空力性能や衝突安全性など、車両の様々な性能をAIシミュレーションにより予測し、最適な設計を導き出すことができます。

c) 製造プロセスの効率化

生産ラインのシミュレーションにより、最適な生産計画を立案し、生産効率の向上を図ることができます。


参考fact:

- Helm.aiは新たな自動運転シミュレーションAI「VidGen-1」を発表しました。このAIは、リアルな運転シーンの動画を生成し、自動運転技術の開発を支援します。VidGen-1は、数千時間の運転映像データを基にトレーニングされ、様々な環境条件下での運転シナリオを再現可能です。

(https://www.helm.ai/blog/vidgen-1)


4. エネルギー分野での応用

エネルギー分野では、シミュレーションAIが電力網の管理や再生可能エネルギーの最適利用に貢献しています。


a) 電力網の最適管理

AIを用いたシミュレーションにより、電力需要の予測や分散型エネルギー資源の最適制御が可能になります。これにより、電力の安定供給と効率的な運用を実現できます。

b) 再生可能エネルギーの予測

風力発電や太陽光発電の出力予測をAIシミュレーションにより高精度化し、エネルギーの効率的な利用を促進します。

c) エネルギー設備の最適設計

発電所や送電網の設計において、AIシミュレーションを活用することで、効率的かつ信頼性の高いシステムを構築することができます。


参考fact:

- 日立アメリカのエネルギーソリューションラボは、分散システムのモデリングとAI技術を統合するための新しいコシミュレーションフレームワークを開発しました。このフレームワークは、層状アーキテクチャと標準化されたAPIを特徴としており、ユーザー中心のアプリケーションとリアルなシミュレーション環境を結びつけます。

(https://www.hitachi.com/rd/sc/story/energy_solution/index.html)


5. 都市計画・交通分野での応用

都市計画や交通分野では、シミュレーションAIが人流予測や交通最適化に活用されています。


a) 人流予測

AIを用いたシミュレーションにより、都市部の人の動きを予測し、混雑の緩和や効率的な施設配置を実現します。

b) 交通最適化

交通流のシミュレーションにより、信号制御の最適化や渋滞予測を行い、スムーズな交通流を実現します。

c) 都市開発の影響評価

新しい建築物や交通インフラの建設が都市環境に与える影響をAIシミュレーションにより予測し、最適な都市計画を立案することができます。


参考fact:

- ソフトバンク株式会社は、東京大学および小田急電鉄と共同で「次世代AI都市シミュレーター」の実証実験を拡大し、海老名駅周辺エリアでの人流や購買行動の分析を進めています。このプロジェクトは、デジタルツイン技術を活用し、匿名化されたデータを基に都市の課題解決を目指しています。

(https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2023/20230613_01/)


これらの応用例から、シミュレーションAIが様々な業界で革新的な解決策を提供し、効率化や最適化、予測精度の向上に大きく貢献していることがわかります。今後も技術の進化とともに、さらに多くの分野でシミュレーションAIの活用が広がっていくことが期待されます。


今回は、シミュレーションAIの動向についてまとめました。


当社ビジョン:リサーチプロセスのサーキュラーエコノミーを創る

生成AI時代における調査支援の革新により、組織の知識を効率的に蓄積・活用できる新しいリサーチ(調査)の形を提供します。


リサーチプロセスのサーキュラーエコノミー
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