短期間で複数の設計案を探索し、設計者の創造性を拡張
優れた製品には、設計の初期段階での十分な検証が不可欠です。設計条件の許容範囲内でパラメータ（寸法、形状係数、材料特性など）の組み合わせを評価して最適化する、いわゆる設計空間探索の効率化 や、予測シミュレーションのフロントローディングによって設計の手戻りを防ぎます。
効率的な設計空間探索
自己学習型アルゴリズムを用いてより多くの設計オプションを探索し、無駄な試行を減らすことで、有望な設計案を短時間で発見します。
容易なツール操作
直感的なGUI操作によるCAD/CAEダイレクト連携で、専門的なスクリプト入力や複雑な設定を行うことなく設計空間探索が可能です。
設計空間探索の高速なレスポンス
シミュレーションを代替するAIサロゲートモデルによる高速評価と効率的な分散処理により、大規模な設計空間探索を実現します。
的確な判断につながる気づきを支援
コンター図および表、2D、3Dグラフなどの豊富な可視化機能を通じて設計者に洞察を与えるとともに、設計の根拠を明確にします。
モデリングとシミュレーションのワークフロー自動化により、目標に近い力対変位特性を持つエンジンマウント設計案を、短時間で効率的に見つけられました。
高度なAIアルゴリズムを活用した効率的な予測により、CFDシミュレーション回数を大幅に減少させて設計を迅速化しました。
100種類の設計シナリオを評価し、複数の制約条件を満たしつつ、総重量を削減するための設計の最適解を導き出しました。
CADやCAEの専門知識がなくても複雑な形状変更と評価が可能で、設計探索アルゴリズムにより複数の性能指標を自動的に改善しました。
