AI基盤のエンジニアリング最適化は、従来の設計方法に比べて遥かに迅速かつ効率的なアプローチを提供します。AltairのAI技術は、物理に基づくシミュレーションよりも1,000倍高速でデザインを探索可能であり、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）を利用することでデータ管理が簡素化され、AI能力が向上しています。従来の方法では物理的なプロトタイプの製作とテストが必須ですが、AIはこれをデジタル方式で処理し、時間とコストを節約します。
様々な産業分野の適用事例
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自動車産業: AltairのAI技術は自動車のパフォーマンス向上に寄与しています。例えば、バッテリー冷却システムの最適化を通じて熱管理能力を最適化できます。
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航空宇宙産業: AIは航空機の空気力学的設計を最適化し、燃料効率と飛行性能を向上させます。レオナルト（Leonardo）などの企業は、AltairのAI技術を活用して航空機の設計と最適化を進めています。
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エネルギー産業: AIはエネルギー消費の最適化と廃棄物の削減に寄与し、持続可能な製造を可能にしています。
AIとシミュレーションの融合
AltairのAI技術は、既存のシミュレーションツールと結びつけることでエンジニアリングプロセスを革新しています。AIがシミュレーションの結果を予測し最適化する過程では、複雑な物理モデルを簡素化する次元縮小モデル（ROM）技術を使用して計算時間を短縮しながら精度を保っています。また、PhysicsAIのようなAIツールを使い、FE解析の結果を学習し設計の最適化を図っています。
AI倫理と責任
AI技術は、倫理、フェアネス、透明性、データセキュリティといった倫理的問題や責任の所在を多様に提起します。エンジニアリング分野では、AIモデルの公正性、データ処理の透明性、セキュリティの問題が重要です。AI使用時には、人工知能モデルのバイアス除去とデータ事象そのものの透明性を確保することが必要です。また、データセキュリティを強化し、共有時の個人情報保護を徹底する必要があります。
未来の展望と技術の発展方向
Altair AI技術の未来の発展可能性は、量子コンピューティングのような最新技術トレンドとの関連性において期待されます。AIとシミュレーションの結合はさらに強力になり、製品開発のライフサイクルが大幅に短縮され、設計効率が最大化されると予想されます。また、生成型AI（Generative AI）などの技術がエンジニアリング最適化にさらに大きな役割を果たす可能性があります。強化学習（Reinforcement Learning）もAI基盤のソリューションの自動化と最適化に寄与することが期待されます。