計算能力が高まり、シミュレーションと試験が高度になったことで、より多くの現実のシステムについて正確な予測ができるようになりました。しかし、設計サイクルが短くなり、問題が複雑になるにつれ、エンジニアやデータサイエンティストは、手元のシミュレーションの能力を最大限に生かすことを求められています。エンジニアリングシミュレーションには、大きく4つの課題があります。シミュレーション結果に誤差範囲をどう付けるか、設計空間のサンプリングが足りない、または適切でないこと、シミュレーションの計算コストが高いこと、そしてシミュレーションモデルと物理試験の結果が合わないことです。SmartUQは、これらの課題に応える強力で現実的な手段を提供します。
シミュレーションの結果の多くは決定論的で、ある一つのシナリオについて一つの点を示すだけです。結果のばらつきを考慮するために、エンジニアやデータサイエンティストは不確かさ伝播を直接行って不確かさを定量化することがあります。しかし、この方法は計算の負担が大きく、多くのシミュレーションモデルでは現実的ではありません。
設計空間のサンプリングが足りない、または適切でないこれはエンジニアリングシミュレーションの慢性的な問題です。モンテカルロサンプリングや要因計画などの標準的な手法は、次元が高くなると効果がなく、現実的でもありません。
シミュレーションモデルの計算コストが高い複雑で計算時間の長いシミュレーションの多くでは、計算コストのために設計探索が現実的ではありません。ランダム探索のような従来の設計探索の手法は、高次元の問題ではコストがかかりすぎます。
シミュレーションモデルと物理試験の結果が合わないシミュレーションによる設計プロセスの多くは、現実を再現するモデルを作ることを目標にしています。そのために、シミュレーションの結果を、同じシステムの物理試験の結果と比べます。物理試験でシミュレーションモデルの予測が裏付けられないと、モデルへの信頼が揺らぎます。そうなると、費用と時間のかかる再設計や再試験を余儀なくされます。
SmartUQは、実験計画法、エミュレーション、統計的キャリブレーション、逆解析など、さまざまな解析と不確かさの定量化（UQ）のツールで、これらの課題に取り組みます。
不確かさの定量化SmartUQの不確かさの定量化の手法は、シミュレーション結果に誤差範囲を付けます。不確かさ伝播や感度解析などのUQの手法を使うことで、意思決定者はより多くの情報をもとに判断できます。SmartUQのエミュレーターを使えば、大量の予測を必要とする高度な解析も行えます。
不確かさを定量化したうえでの検証と妥当性確認（V&V）シミュレーションモデルについては、ある設計に対する決定論的な解を検証するだけでなく、システムの不確かさから生じる予測の確率分布も妥当性確認して、システムのばらつきの影響をモデルが正確に捉えていることを確かめる必要がある場合が少なくありません。航空宇宙、防衛、医療機器などの業界では、妥当性確認済みのモデルを使うことで、費用のかかる物理試験をなくしたり大幅に減らしたりできるため、シミュレーションモデルの妥当性確認がきわめて重要です。
実験計画法とアダプティブDOE・DOE拡張SmartUQには、複雑で高次元のシミュレーションモデルを扱える最新の空間充填DOEがあります。
エミュレーター（サロゲートモデル、予測モデルとも呼びます）は、システムを仮想的に表したもので、設計空間をすばやく正確に探索し、高度な解析を行えます。エミュレーターを使えば、計算コストが下がり、新しい設計を探す場合にも長い目で見て柔軟に対応できるようになります。
統計的キャリブレーション統計的キャリブレーションでは、次のような作業を通じて、シミュレーションモデルと物理試験の結果の不一致を小さくできます。
統計的キャリブレーションを行えば、早い段階で費用のかかる失敗を避け、物理試験の回数を最小限に抑えられます。
DOE、エミュレーション、統計的キャリブレーション、逆解析といったSmartUQの解析と不確かさの定量化のツールは、シミュレーションが抱えるさまざまな課題に応える強力な手段になります。不確かさの定量化は、シミュレーション結果に誤差範囲を付け、シミュレーションモデルの成熟度と信頼性を評価できます。最新のDOEは、設計空間の探索に必要なシミュレーションの回数を減らし、エミュレーションは最適化と不確かさの解析をすばやく行えるようにします。統計的キャリブレーションの手法は、シミュレーションモデルと物理試験の違いを把握し、シミュレーションモデルを物理的な現実により近づけるようにキャリブレーションできます。設計サイクルの重要性と複雑さが増すなか、SmartUQのソフトウェアは、シミュレーションモデルに欠けている重要な部分を補います。
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