自動車性能の飛躍的向上を目指すData-Driven設計
| 整理番号 | 2024a001 |
|---|---|
| 種別 | 一般研究-研究集会（Ⅰ） |
| 研究計画題目 | 自動車性能の飛躍的向上を目指すData-Driven設計 |
| 研究代表者 | 中澤 嵩（金沢大学・学術メディア創成センター・准教授） |
| 研究実施期間 |
2024年10月7日(月) ～
2024年10月8日(火) |
| 研究分野のキーワード | 自動車工学，流体工学，サロゲートモデル，生成AI，PINNs |
| 本研究で得られた成果の概要 |
本研究集会は，中村優佑氏（マツダ株式会社技術研究所次世代人間中心システム研究部門）と中島卓司氏（広島大学大学院先進理工系科学研究科），更には三坂孝氏（産業技術総合研究所）が講演した2023年度随時募集枠「流体数理・データ科学による乱流場の計測・予測・制御・設計」を開催した後に発展した議論をもとに企画している． 近年の自動車開発では，空力などの従来機能の高機能化に加え，自動運転などの新しい機能も検討しながら，より短い開発期間で完成させることが求められている．しかし，現状の物理モデルによるシミュレーションでは膨大なコストを必要とし，自動車会社における開発の現場では大きなボトルネックとなっている．そこで，サロゲートモデルなどにより迅速な検討及び新しい最適化技術を応用することで，全体最適された自動車開発が期待できる． 本講演では，主に数理・データサイエンス・AIを駆使した，最適設計を行っている研究者を御招きしてプログラムを構成した．特に，三坂孝志氏・中島卓司氏は2023年度随時募集枠「流体数理・データ科学による乱流場の計測・予測・制御・設計」でPINNSや生成AIの講演を行っており，昨年度からの進捗を期待できる．また，山崎渉氏（長岡科学技術大学大学院工学研究科）や矢地謙太郎氏（大阪大学大学院工学研究科）はサロゲートモデルでの最適化や勾配フリーのトポロジー最適化を研究しており従来手法では不可能であったような最適形状を得られる可能性がある．これらの研究内容を俯瞰しつつ，自動車開発で求められる数理・データサイエンス・AIに関する技術を講演者全員で議論した． |
| 組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用) |
中澤 嵩（金沢大学・准教授） 三坂孝志（産業技術総合研究所・主任研究員） 大谷智弘（大阪大学・准教授） 中村 優佑（マツダ株式会社 技術研究所 次世代人間中心システム研究部門・アシスタントマネージャー） 本木 慎吾（大阪大学・講師） 中島 卓司（広島大学・准教授） 瀬尾 晃平（マツダ株式会社 技術研究所 次世代人間中心システム研究部門・スペシャリスト） 矢地 謙太郎（大阪大学・准教授） 山崎 渉（長岡科学技術大学・准教授） |