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プロジェクトの進捗や技術的な学びを発信しています。
「暇」を潰して考える構造設計 — OpenRadiossで比べる明朝体とゴシック体
「暇」を明朝体とゴシック体で作り、OpenRadiossで圧壊解析しました。最大荷重とエネルギー吸収の違いから、形状・座屈・接触が性能をどう変えるかを考えます。
アンサンブルカルマンフィルタで状態を推定する — モデル予測とセンサ観測をどう融合するか
アンサンブルカルマンフィルタは、非線形なシミュレーションモデルとノイズを含むセンサ観測を逐次的に融合するための実用的な状態推定手法です。ロケット位置推定のデモを題材に、ユースケース、問題設定、実装の進め方を整理します。
モデルと現実の乖離を埋める — カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realを一望する
カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realという分野の異なる3つの技術を、「安価なモデルと高コストな実データをどう融合するか」という共通の枠組みで一望します。CFD-実験の乖離やドッグファイトAIの事例ともつなげながら、閉形式の融合が崩れていく境界線を整理します。
運動シミュレーションと強化学習を組み合わせる — 自己対戦ドッグファイトAIの事例
6自由度の運動方程式で飛ぶ機体に自己対戦PPOを組み合わせ、2機のドッグファイトAIを学習させた事例を紹介します。運動方程式・制御入力の設計から、観測・報酬設計まで、運動シミュレーションと強化学習それぞれの視点で整理します。
LLMエージェントの設計パターンを選ぶ — RAG・ツール呼び出し・マルチエージェントの使い分け
RAG・ツール呼び出し・マルチエージェントというLLMアプリケーションの主要パターンを、LLM単体に何が足りないかという観点から整理し、それぞれの適用条件と限界をまとめます。
AIプロジェクトの進め方 — PoCで終わらせないために
AIプロジェクトがPoCどまりで終わってしまう典型的な原因を整理し、始める前に握っておくべきこと、本番化を見据えたPoC設計、運用フェーズで何をすべきかをまとめます。
多目的最適化とパレートフロント — トレードオフを可視化し、意思決定者に選ばせる
性能とコストのように相反する目的を一つの重みで足し合わせて最適化すると、なぜ都合の良い解しか出てこないのか。パレート最適性の考え方と、NSGA-IIなど代表的な多目的最適化アルゴリズムを整理します。
設計データのデータレイク・データウェアハウス・データマート — 他業界と製造業データのギャップ
データレイク・データウェアハウス・データマートというアナリティクス成熟業界の型を製造業の設計データに当てはめ、実体データとメタデータの分離、生データとAI学習用データの階層分離、サーバレスな加工パイプラインまでを整理します。
生成モデルで形状を作る — VAE・GAN・拡散モデルを整理する
パラメトリック表現の限界を超えて設計空間を広げる生成モデルを、VAE・GAN・拡散モデルの順に整理し、最後にこれらを最適化にどう組み込むかを考えます。
CFDデータのデータマネジメント — MLOpsとAI Readyの視点から
CFD解析が最適化ループやサロゲートモデル学習で大量データ化したときに顕在化するデータ管理の課題を、AI ReadyとMLOpsという2つの観点から整理します。
サロゲートモデルのアーキテクチャを選ぶ — テーブルデータからCNN、PointNet、GNNへ
設計変数のテーブルデータから出発し、CNN・PointNet・GNNという3つのアーキテクチャがどうデータ構造の違いに対応しているのかを整理し、PINNsにも触れます。
CFD・最適化の計算機、実は手が届く — ノートPCから始めて、クラウドにスケールする
CFDや最適化には多額の初期投資と高価な計算機が必要というのは思い込みです。最近のノートPCでも技術検証やメッシュスタディには十分で、それ以上の規模はクラウドにスケールすることを考えます。
最適化手法の選択について — 連続最適化を一望する
数理最適化の限界からメタヒューリスティクスが生まれた背景を辿り、CMA-ESとベイズ最適化という現在最先端の2手法の使い分けを整理します。
ベイズ最適化を理解する — 線形回帰からガウス過程回帰、獲得関数まで
ベイズ最適化の内部構造を辿っていきます。
CAEへの向き合い方 — 解析、実験、最適化を経験して私が考えること
流体解析に携わりながら頻繁に試験にも立ち会ってきた経験から、精度の一致よりも「本質を見る」ことの大切さに気づいた話です。
CFD最適化システムのクラス設計 — ShapeGenerator / Solver / Evaluator / Optimizer
形状最適化ループを ShapeGenerator・Solver・Evaluator・Optimizer という4つの責務に分解し、実装を差し替え可能な疎結合設計に落とし込む考え方を、クラス図とあわせて解説します。
Atmosphere Engineering Lab.、始動します
Atmosphere Engineering Lab. としてのお知らせや、技術的な話題をここに記録していきます。