Ansysは長�Q、�O動�Zなどの機械設��での構�]解析や流?d─ng)���学などの解析にシミュレーションを発�tさせてきた。もちろん機械だけではなく、エレクトロニクスやオプティクス、半導��などにも�擇�せる。シミュレーションのメリットは何といっても実際にモノを作らなくてもある��度の�`�Wを�u(p┴ng)ることができることだ。シミュレーションを使うことで、実際にモノを作る�iに�@巧なシミュレーションで����を�h価できるため、開発から量��までの期間を�j(lu┛)幅に�]縮できる。����のコンセプト開発だけではなく、量��する�}間のテストでも�L(f┘ng)かせない�T在になる。

図1　機械設��でのシミュレーションをAI/MLで行えば秒単位に�]縮　出�Z：Ansys

Ansysはシミュレータを、オンプレミスだけではなくクラウドベースで使えるようにしているが、シミュレーションする���Q時間をAI/MLによって�j(lu┛)幅に��(f┫)らすことができるという。MLのモデルを使えば、��来のCPU時間では48時間かかっていたシミュレーション�T果が、機械学�{のモデルの推�bではわずか数秒で予�Rできるとしている（図1）。

MLでは、学�{しなかった�霾�でも予�Rできるうえ、データの��やバラつきも予�Rできる。また、データから学�{させるため、�H孔������やビームの要素など細かい形�Xを�駘�的に解析する��要がない。データの中から、��配している��長を抽出するため、�T果が�]く�u(p┴ng)られる。

最�Z開発したAnsysの「SimAI」����はクラウドベースのAIシミュレーションプラットフォームで、これを使って設��に�擇�す。実際には、顧客の�垉遒寮濕�データを読み込ませ学�{させておく。さらに求めたいシミュレーションのAIモデルを5日〜1日かけて�{加学�{させると、推�bを使って数秒で予�Rを出��する（図2）。

図2　SimAIで推�bによって予�Rすると��来のシミュレーションと�Zい数秒で�T果が�u(p┴ng)られる　出�Z：Ansys

クルマの風��実�xだと�j(lu┛)��模な設�△���要だが、空気��学を使ったシミュレーションだと���Q時間が長くモデルを作ることも�Mしい。しかも、200CPUコアで5時間かかっていたシミュレーション演�Qが、「SimAI」を使った予�Rではわずか30秒で�u(p┴ng)られるという（図3）。

図3　SimAIを使えば空気��学の予�Rが30秒ですむという　出�Z：Ansys

半導��では、��にチップを積層させる場合の�Xや電磁�c解析、また電源ラインの設��などにシミュレーションモデルを立ててシミュレーションすることが先端パッケージ�\術や��先端の2nm以下のプロセスでは�L(f┘ng)かせなくなる。しかし「SimAI」を使えば、�駘�モデルを立てるのではなくこれまでのデータを学�{させさえすれば、�{加学�{だけで済むうえに、推�bによる予�Rはたちどころに�T果が�u(p┴ng)られる。先端パッケージ�\術の設��には頼もしい味��(sh┫)となりうる。