- LLNLが機械学習とAIを活用してラティス構造の設計を最適化
- 数百万もの構成を持つ設計空間を効率的に探索
- 従来のグリッドベース検索方法に比べて82％少ないシミュレーションで最適設計を発見
ラティス構造は、自動車、航空宇宙、バイオメディカルエンジニアリングなど多くの産業で高い強度対重量比、カスタマイズ性、そして多様な機能性を提供します。
しかし、その複雑なパターンと設計空間の広がりから、従来の方法で最適な構成を見つけるのは困難です。
ローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）のエンジニアたちは、この課題に機械学習（ML）と人工知能（AI）の力を借りて立ち向かいました。
LLNLの研究者たちは、MLアルゴリズムと伝統的方法を組み合わせ、設計変数を最適化し、機械的性能を予測し、設計プロセスを加速させました。
彼らは、デザインの自由を最大限に活かし、数百万もの潜在的な構成を持つラティス構造の設計を効率的に進めるモデルを開発しました。
特にML駆動の代理モデルを使用し、デジタルプロトタイプとして機械的性能を調査しました。 このモデルの精度は95％を超え、設計空間の1％のみを探索することで最適化が可能となりました。
ベイジアン最適化やSHAP解析を用いた結果、従来のグリッドベース検索方法に比べて82％少ないシミュレーション数で、最適な設計ができたことが証明されました。
この研究は、コンピュテーショナルモデリングとMLアルゴリズムを用いたインテリジェントデザインシステムの新たなベンチマークを確立しました。
Gongora博士は、このアプローチがラティス構造以外の設計課題にも応用できる可能性があると期待しています。
えっとさ、ラティス構造って何なんだ？
あとさ、機械学習とAIがどうしてそんなに役立つの？
ラティス構造は、軽くて強いパターンの材料です。機械学習とAIは、多くの設計をすばやく評価し、最適なものを見つけるのに役立ちます。
ユータ、いい質問ですね。
ラティス構造とは、例えば蜂の巣のような網目状の構造で、軽くて強いという特性があります。
自動車や航空宇宙、医療など多くの分野で使われています。
さて、機械学習（ML）と人工知能（AI）は、この複雑な設計空間を効率よく探索する力があります。
LLNLの最新研究では、MLとベイジアン最適化を使い、数百万の設計パターンから最適なものを見つけました。
これにより、従来の方法に比べて82％少ないシミュレーションで成果を達成しました。
要するに、AIを使うことで迅速かつ精密に最適なデザインの探索が可能になるのです。
この成果が他の設計領域にも応用されることが期待されています。
アヤカも言っていた通り、AIが多くの設計をすばやく評価できるのがポイントですね。