Secondmind適合ソリューション
実機テストを仮想化し、適合パラメータを効率的に特定することで、性能向上、テストベンチの使用時間短縮を実現、開発サイクルを短縮します。
Secondmind適合ソリューションは、機械学習を応用し全く新しい手法でモデルベース適合を行うツールです。従来のDoEよりも少ないデータで、高精度な適合を実現し、適合プロセスにかかる時間を大幅に短縮します。お客様のデータ計測回数が減り、適合作業の作業負荷も減少、更にシステムを適合するためにかかる開発期間を短縮できるようになります。
メリット
Secondmind適合ソリューションを使用し、従来の50%の時間で、最適な適合マップを作成、更に必要となるプロトタイプを40%削減します。
適合の仕組み
当社の適合ソリューションは、既存の適合ツールや機器に接続することができ、クラウド上の最新GPUを活用してアクティブラーニングを行います。適合エンジニアは少量の初期点データを計測すると、Secondmindアクティブラーニングは初期の適合モデルを構築し始め、高度なな自動適合が開始します。Secondmindアクティブラーニングは、適合に最適な計測点を予測し、テストベンチにデータ計測を要求。計測されたデータを学習してモデルを更新し、適合時の制約条件を分析しながら、モデル精度の改善に効果的な次の計測点を予測します。このサイクルを繰り返し、必要なデータが集まると高精度な適合マップが出来上がります。結果として、従来のDoEプロセスよりはるかに少ない計測回数で適合が完了します。
使用例
アプリケーション
適合ソリューションは、特定のアプリケーションに限ることなく、自動車の開発におけるあらゆるパラメータ適合工程を効率化するために開発しました。例として以下の用途が考えられます：
モーター
内燃機関
ハイブリッドおよび電動パワートレイン
バッテリーマネージメント
水素燃料電池
ステアリング
トランスミッション
主な機能
高度に自動化したDoE
Secondmindの高度に自動化したDoEシステムで、適合工程を短縮する
最小限のデータまたはデータなしで、開始することができます。
従来のDoEに比べ80%ものデータを削減します。
時間のかかる手動DoEを排除します。
高度なモデリング
高度な機械学習モデルを活用し、信頼性が高く高精度な適合マップを作成します
物理法則を組み込んだモデルは、精度を高め、必要なデータ数をさらに削減します。
テストデータのノイズを把握して、データの本質を正確かつ高い信頼度で理解する
変数間の複雑な相互作用と非線形な関係を把握する
重要なパラメータ最適化ツール
ユーザーが定義した制約を考慮し、重要なシステムパラメータを適合します。
すべての制約を考慮した上で、精度と効率を両立しつつ、目標を最適化するパラメーターを選びます。
新たなパラメータの組み合わせを試行し、革新的なソリューションを見つけ出します。
多次元、非線形な環境でも、正確な適合を実現します。
中核機能
当社のクラウドベースのソフトウェア製品は、エンジニアのために開発されており、生産性を向上させる安全で安心な環境を提供します。
