【その他】機械学習を用いた数値シミュレーションの高速化スマートインプリメント

機械学習によるパラメータ最適化により、高速な数値シミュレーションが実現できる！

流体、構造、電磁場等の製品の扱う場を偏微分方程式の数値シミュレーション
による解析では、計算時間がかかることが大きな課題があります。

機械学習的手法を用いることで、計算時間の大幅な削減が可能。

また、従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで
ベストケースで100倍の高速化が可能になります。

【技術詳細】
■Faissの機械学習friendlyな数値シミュレーションアルゴリズムの開発高速化
　・従来利用されてきた数値シミュレーションアルゴリズムを
　　いくつかのパラメータを適切に設定することで、
　　従来の精度を損なわずに高速化できるアルゴリズムを開発
　・機械学習によるパラメータ最適化により高速な数値シミュレーションが実現可能
■数値シミュレーションのGPU上での実行
　・従来行われてきたCPUでのシミュレーションをGPU上で実行することで
　　ベストケースで100倍の高速化が可能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

基本情報【その他】機械学習を用いた数値シミュレーションの高速化

【ゴールイメージ】
■製造業などの設計フェーズのリードタイム短縮
・偏微分方程式の高速な数値シミュレーションが可能になることで、設計工数の削減が可能

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