Ansys Koreaは1月22日、ソウル市サムソンドンのCOEXで、シミュレーションとAIの活用戦略を共有する「産業別シミュレーションAIソリューションセミナー」を開催した。

セミナーでは、顧客支援部門アジア副社長のパドメシュ・マンドロイ氏が冒頭であいさつし、産業現場で求められるシミュレーション活用型AIの導入策をテーマに、全6セッションを実施した。

最初の講演では、Ansys Koreaのカン・テシン専務が「Ansysがつくるデジタル製造エコシステム」と題して登壇した。デジタル変革期の製造業が直面する主要課題を整理するとともに、製品設計から製造プロセスまでを網羅するエンドツーエンドのシミュレーションプラットフォームに基づくアプローチを紹介した。

続いて、Ansys Koreaのイ・ミヌク氏は、Ansys optiSLangのMOP（Meta-model of Optimal Prognosis）とFMOP（Field MOP）を活用したワークフローを説明した。設計理解、モデル補正、最適化、ロバスト性評価を含む設計プロセスの効率化に加え、シミュレーションを活用したAIワークフローへの展開可能性にも触れた。

Ansys Koreaのキム・テジン氏は、PyAnsysをベースにしたデータマイニング自動化の手法と、Ansys optiSLangによるメタモデル構築の自動化プロセスを紹介した。AI導入に向けた学習データの生成、前処理、ラベリングの各工程で、シミュレーションが果たす役割を具体的に説明した。Onstreamのイム・ヨンテク代表は、シミュレーションによる仮想学習データの生成と実データの統合を通じた、物理ベースAIモデルの構築案を発表した。

Ansys Koreaのヤン・ギョンモ氏は、「AIベース予測設計の第一歩：低次元モデル（ROM）とハイブリッドアナリティクスで実現する準リアルタイム・デジタルツイン」をテーマに講演した。予測モデルとデジタルツインの実装に必要な要素や適用シナリオを紹介した。

最後に、Ansys Koreaのイ・ジョンウォンマネージャーは、Ansys SimAIを活用し、4DフローMRI（4D Flow MRI）データに基づいて機械学習による血流動態予測モデルを構築した事例を発表した。医療画像データとシミュレーションベースの解析を組み合わせた活用例として紹介した。

パドメシュ・マンドロイ氏は「今回のセミナーは、シミュレーションとAIの融合を産業現場にどう生かすか、またエンジニアリング組織として何を準備すべきかについて、実務に即した方向性を示す場になった」と述べた。その上で、「Ansys Koreaは今後も、顧客が設計から運用までライフサイクル全体で革新を加速できるよう、技術とエコシステムの支援を継続的に拡大していく」と語った。