物理試験の技術が進み、膨大なデータを集めて解析できるようになりました。これにより、機械学習とAIを使って試験のプロセスを最適化し、より深い知見を得て、エンジニアリングシステム全体の効率と信頼性を高める道が開けました。新しい能力が手に入っても、物理試験のキャンペーンは今も研究開発でもっとも費用のかかる部分の一つです。SmartUQは、試験の設計と計画の段階で最新の実験計画法と不確かさの定量化の解析を使って、必要な試験の回数を最小限に抑えます。さらに、SmartUQの高精度な機械学習と最適化されたデータサンプリングの手法で、試験データから得られる情報を最大にできます。
物理試験には、センサーの限界、環境条件、試験セットアップのばらつきなどさまざまな要因による測定誤差と不確かさが、もともと含まれています。試験データから意味のある結論を引き出すには、これらの不確かさを定量化し、管理することが欠かせません。
サンプル数が限られる大がかりな物理試験は、時間も費用もかかり、資源や試験体の確保の制約から現実的でないこともあります。その結果サンプル数が限られ、試験空間を十分にカバーするのが難しくなりがちです。
複雑な関係エンジニアリングシステムの挙動は、互いに影響し合う多くの要因に左右されることがあり、入力パラメータと試験結果の間に複雑な関係が生まれます。従来の解析手法ではこうした関係を正確に捉えられず、結果の一般化可能性が下がることがあります。
データの管理と統合物理試験では、特にセンサーやスキャンから時系列の記録を集める場合に、大量のデータが生まれることがあります。このデータを効果的に管理し、統合し、価値のある知見を引き出すのは簡単ではありません。
SmartUQは、さまざまな機械学習のツールでこれらの課題に取り組みます。
効率のよい逐次試験サンプル数が限られる場合には、最新のDOEと機械学習モデルを使って、それまでの試験結果をもとに次の試験条件を賢く選ぶ逐次試験の戦略を立てて実行できます。これらのツールは、1回ごとの試験から得られる情報を最大にし、そこから作る予測モデルの精度を高めます。逐次サンプリングの手法を使えば、求める信頼水準に達するのに必要な試験の回数を大きく減らし、時間と資源を節約できます。
試験データから機械学習モデルを構築する機械学習のアルゴリズムを試験データで学習させると、入力パラメータと試験結果の複雑な関係を捉えた予測モデルを構築できます。過去の試験から作ったモデルは、新しい設計の性能の予測、試験計画の最適化、起こりうる故障モードの特定に使えます。新しい試験については、感度解析などの解析を通じて、結果についてより深い知見が得られます。さまざまな入力パラメータがシステムの性能に与える影響を定量化することで、その情報を設計の判断に生かし、製造や運用でより厳しい管理が必要な重要パラメータを見つけられます。これらのモデルは、システム性能の経験的なモデルとして使ったり、物理ベースのシミュレーションのキャリブレーションに使ったりと、試験結果をほかの人が活用するのにも役立ちます。
大規模なデータセットのサブサンプリングサンプル数の多い試験や、センサーの記録から大量のデータが得られる試験では、最適化されたサブサンプリングを使って、代表的なサンプルをすばやく取り出したり、重複した情報を除いたりできます。これにより、移動、保存、処理するデータの量を減らせます。精度を保ちながら機械学習モデルを効率よく学習させることができ、試験中のリアルタイムの予測も可能になります。
不確かさの定量化試験の不確かさは、SmartUQの不確かさの定量化の手法で扱い、機械学習モデルに組み込んで、信頼区間や確率的な予測として示せます。こうした予測は、試験データにある測定誤差などの不確かさを考慮しているので、試験結果にもとづく意思決定とリスク評価を、より多くの情報をもとに行えます。
機械学習とAIは、より効率のよい試験計画、より優れた予測モデリング、不確かさのもとでのシステムの挙動のより深い理解を可能にし、エンジニアリングの物理試験を大きく変える力を持っています。SmartUQは、物理試験にかかわる課題に取り組むことで、必要な試験の回数を減らし、1回ごとの試験から得られる情報を増やして、開発サイクルの短縮、コストの削減、信頼性の向上につなげます。
SmartUQを試験の課題にどう生かせるかに関心をお持ちでしたら、お問い合わせください。
