2022 년 이래로 Dream Fusion (Google), Magic 3D (NVIDIA) 및 Point-E (OpenAI)를 포함한 3D 생성 AI (텍스트-3D 모델)가 서로 나타났습니다. 그러나 자연어, 이미지 및 비디오보다 적은 수의 3D 모양 데이터 세트가 있으며 구조 기계적 정보가 포함 된 데이터 세트가 제안되지 않았습니다. Nagoya University는 현재 Supercomputer Fugaku를 사용하여 Ultra-Multi-Case Elastic-Plastic Analysis를 사용하여 생성 된 데이터 세트를 기반으로 3D Generation AI (Parameter-to-3D 모델)에 대한 연구를 수행하고 있으며 Gigacast 구조물 등에 최적의 구조를 설계하기가 어렵습니다. 이 기조 연설에서 그는 현재 상황과 미래의 발전에 대한 연설뿐만 아니라 일본, 미국 및 유럽에서 더욱 활성화되고있는 과학 연구를위한 AI 기반 모델의 개발, 시뮬레이션과 AI를 결합한 계산의 발전을 포함하여 과학을위한 AI의 최신 트렌드를 제공했습니다.

・ Mr. Nishiguchi Koji, Nagoya University, Tokai National University 공학 대학원

최근에, 사이클 시간 생산이 증가함에 따라, 프레스 다이에 대한 압력이 증가하고 패드 외부 갈비 구조가 종종 손상되었습니다. 이 강의에서 우리는 AdventureCluster를 사용하여 충격 분석 방법을 설정함으로써 PAD의 외부 갈비뼈 구조에 손상을 해결했습니다. 또한 새로운 모델 디자인과 생산형 손상 및 리노베이션을 다루기 위해 얻은 지식을 사용하여 이러한 예를 소개했습니다.

・ Mr. Hayashi Terumasa, Mitsubishi Motors Industries, Ltd.

최근에, PHV 및 EV와 같은 배터리를 설치하여 차량 중량 증가를 방지하고 가솔린 차량의 연료 효율을 향상시키기 위해 체중을 줄이려면 무게를 줄여야합니다. NIFCO는 다양한 품목의 무게를 줄이려고 노력했지만 강성과의 상충 관계로 인해 강성을 유지하는 중량 감소 방법을 탐색 해 왔습니다.

・ Mr. Akamatsu Masaya, Nifco Co., Ltd.

우리는 X-ray CT 이미지에서 수천만 개의 요소 수준에서 대규모 유한 요소 모델을 만들었고, 확산 계수 및 기본 수지 부품의 가정을 기반으로했습니다.

・ Polyplastics Co., Ltd. Aoki Hon