JSOL CAEフォーラム2022 オンライン

プログラム/Program

12:40
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12:45
開会挨拶
12:45
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13:40
「Ansys LS-DYNA Roadmap」

Mr. Madhu Keshavamurthy
Director R&D, R&D, ANSYS, Inc.

Mr. Madhu Keshavamurthy

In this presentation, I will cover the LS-DYNA roadmap and the exciting new features in R14 (2023R1) release of LS-DYNA.

13:40
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13:55
休憩
13:55
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14:50
「「富岳」が拓くSociety 5.0時代のスマートデザイン」
Smart Design Realized on Supercomputer “Fugaku” in the Society 5.0 Era

神戸大学 システム情報学研究科 教授
坪倉 誠 様

Prof. Makoto Tsubokura
Graduate School of System Informatics, Kobe University

坪倉 誠 様

少子高齢化に伴う労働生産性の低下,確実に来襲する新興ウイルスによるパンデミックや予期せぬ自然災害への対応,さらにはカーボンニュートラル社会の実現等,激変する社会に対応して今後も我が国がものづくり大国としてその国際競争力を維持していくためには,単なる性能試験の代替としてのシミュレーションを脱却し,新たなデジタルエンジニアリング技術を創生することが急務である.我々のグループは,「富岳」の性能を十二分に活用できるアプリケーションソフトウェアによる高性能シミュレーションと,多目的最適化,トポロジー最適化、機械学習等のデータ科学を融合させることで,サイバー空間とフィジカル空間を高度に結合させた次世代型設計システムの開発を進めている.本講演では自動車を対象としたCAEへの適用例を中心として、機械学習によるサロゲートモデルやリダクションモデルの構築、サロゲートモデルを併用した多目的最適化フレームワークの開発、構造解析を対象としたトポロジー最適化、意匠空間を考慮したAI支援多目的最適化等について紹介する。

Our society is undergoing drastic changes, such as the decline in labor productivity due to the declining birthrate and aging population, the response to pandemics caused by emerging viruses, and unforeseen natural disasters and the realization of a carbon-neutral society.
Under such circumstances, in order for Japan to maintain its international competitiveness as a manufacturing superpower, it is necessary to break away from simulation as a mere substitute for experimental testing and create new digital engineering technology. By coupling the high-performance simulation tuned on the supercomputer “Fugaku” and data science such as multi-objective optimization, topology optimization, and machine learning, we are developing an innovative design system highly integrating the cyber and physical spaces.
In this talk, we will introduce some of the applications on automotive CAE.

14:50
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15:45
「人×AI×シミュレーションによる「深化」と「探索」への挑戦」
Challenge to “exploitation” and “exploration” by human × AI × simulation

横浜ゴム株式会社 AI研究室 エグゼクティブフェロー・研究室長
小石 正隆 様

Dr. Masataka Koishi
Executive Fellow, AI Laboratory, The Yokohama Rubber Co., Ltd.

小石 正隆 様

弊社では人とAIとの協奏による独自のAI活用フレームワーク “HAICoLab” に従って「深化」と「探索」、すなわち、漸進的イノベーションと急進的イノベーションに挑戦しています。特に未踏領域での発見を目指す急進的イノベーションへの挑戦では、AIだけではなく、CAEの分野ではおなじみの数値シミュレーションや最適化手法、さらに人のひらめきや発想が重要であると考えています。本講演では、HAICoLabの理念や実践時の工夫と共に、弊社で取り組んできた事例を紹介します。さらに、我々が苦心している認知バイアスの影響についても言及します。

At our company, we are challenging “exploitation” and “exploration”, that is, gradual innovation and radical innovation, according to our unique AI utilization framework “HAICoLab” in collaboration with humans and AI. Especially in the challenge of radical innovation aimed at discoveries in unexplored areas, we believe that not only AI but also numerical simulations and optimization methods that are familiar in the field of CAE, as well as human inspiration and ideas, are important. In this presentation, I will introduce the philosophy of HAICoLab, the ingenuity in practice, and the case studies that our company has been working on. In addition, I would like to mention the effects of cognitive biases that we are struggling with.

15:45
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16:00
休憩
16:00
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16:55
「モノづくり基盤力を強化した製造DXの進化」
The evolution of manufacturing DX that strengthens the foundational core manufacturing technology

パナソニック コネクト株式会社 プロセスオートメーション事業部 部長
深澤 克介 様

Mr. Katsusuke Fukasawa
General Manager, Process Automation Business Division,
Panasonic Connect Co., Ltd.

深澤 克介 様

企業を取り巻く外的環境の変化が激しさを増す中、多くのグローバル製造業の皆様が競争力強化のためにDXを加速し、データ収集・分析によるタイムリーな経営判断につなげる挑戦を続けています。複数の弊社導入事例を通じ学んだ事は、モノづくり基盤をしっかりと構築している製造業では、DXの継続的進化が可能と言う事。モノづくり現場がどのように課題を克服し、DXを実現・継続進化させているのか、自社を含めた複数事例を現場起点で紐解きます。

In today's manufacturing industry which are affected by external circumstances, they are required to take actions to adopt to the DX business environment that collecting, keeping, and using data securely, efficiently to make judgement and take actions for maximizing the benefit to the organization. Through our experiences, the global manufacture who has the basic act of core manufacturing technology can keep up with evolving DX . How do they overcome their problem and challenge DX. We will show DX use case and our future solutions.

16:55
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17:50
「BEXTソリッド要素を用いた高強度鋼板のき裂進展に関する研究」
Study on Crack Propagation in High-Strength Steel Plates Using BEXT Solid Elements

本田技研工業株式会社 四輪事業本部ものづくりセンター
開発戦略統括部 開発プロセス改革部 開発DX推進課 エキスパートエンジニア
高田 賢治 様

Mr. Kenji Takada
Expert Engineer, Automobile Development Supervisory Unit, Vehicle Planning & Management Division, Development Quality Department, Monozukuri Center, Automobile Operations, Honda Motor Co., Ltd.

高田 賢治 様

本研究では,アイソジオメトリック解析のベジェ関数で記述された3次基底関数を持つBEXTソリッド要素について検討した.BEXTソリッド計算により,亀裂先端の応力三軸性は三軸引張状態(η>0.66)であることが確認されため,小丸棒引張実験により三軸引張状態での破壊ひずみを測定した.次に,圧縮状態(η=-∞)から三軸引張状態(η=1.0)までの応力三軸性に対応する破壊ひずみを定義した破壊モデルを構築し,拡張延性破壊モデルと名づけた.このモデルとBEXTソリッド要素を用いて,Vノッチを有する試験片の亀裂進展方向について検討した.更に,片側にのみノッチを設けた試験片を用いて,破壊発生後のき裂進展挙動を検討した.

In this study, BEXT solid element composed of third-order basis function described by the Bezier function employed in Isogeometric analysis was investigated. The stress triaxiality at the crack tip was confirmed by BEXT solid calculations to be in triaxial tensile state(η>0.66), so the fracture strain in the triaxial tensile state was measured using small round bar tensile experiment. Finally, fracture model was constructed that defined the fracture strain corresponding to the stress triaxiality from the compression state(η=-∞) to the triaxial tensile state(η=1.0), which was named as extended ductile fracture model. Using this model and BEXT solid elements, the direction of crack propagation in specimen with V-notches was investigated. Next, the crack growth behavior after fracture initiation was examined using specimen with a notch on only one side. It was found that the stress triaxiality at the crack tip changed during deformation of the specimen, After the fracture initiation, the crack growth was unstable, then in the next state it became stable, and finally it was unstable again.

17:50
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17:55
閉会挨拶
18:00
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19:30
懇親会
13:00
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13:05
開会挨拶
13:05
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14:00
「Modeling and Materials Informatics at 3M」

Dr. Zhuonan Liu
Modeling and Simulation Specialist, Corporate Research Lab, 3M

Dr. Zhuonan Liu

This talk, the current state of Modeling and Simulation as long as Materials Informatics will be discussed. Some case studies will be shared with the audience to demostrate how modeling and simulation and materials informatics are being leveraged at 3M.

14:00
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14:35
「材料・生命科学におけるJSOLのDXとシミュレーション」
DX and Simulation of JSOL in Materials and Life Sciences

株式会社JSOL エンジニアリング事業本部
材料・ライフサイエンス部 部長
小沢 拓

Dr. Taku Ozawa
Manager, Engineering Technology Div., JSOL Corporation

小沢 拓

材料・生命科学分野に関して、主にJ-OCTA周辺の最近の発展とユーザーニーズのトレンドを紹介する。幅広いニーズに応えるためシミュレーションエンジンの数が増えきているが、それらの特徴や効果的な使い分け方を共有する。AI関連については、機械学習を用いた構造物性相関(ML-QSPR)やその逆解析(mol-infer)、MDの長時間領域の予測に用いるMD-GANなど、マテリアルズ・インフォマティクスやAI創薬の分野で用いることができるツール群について紹介する。さらに、J-OCTAの今後の展望について概観する。

Recent developments and trends in user needs, mainly around J-OCTA, will be presented with respect to the materials and life science fields. The number of simulation engines has been increasing to meet a wide range of needs, and I will share their features and how to use them effectively. Regarding AI-related topics, I will introduce a set of tools that can be used in the field of Materials Informatics and AI drug discovery, such as machine learning-based structure-property relationship (ML-QSPR) and its inverse analysis (mol-infer), MD-GAN for predicting long time regions of MD. In addition, the future prospects of J-OCTA will be overviewed.

14:35
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14:50
休憩
14:50
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15:45
「マテリアルDX時代のシミュレーション技術
 〜マテリアル創成デジタルツイン」
Digital Twin for Materials Science

理化学研究所 計算科学研究センター
「富岳」Society5.0推進拠点 副拠点長
伊藤 聡 様

Dr. Satoshi Itoh
Deputy Director, Office of the Fugaku Society5.0 Initiative, RIKEN Center for Computational Science

伊藤 聡 様

シミュレーション技術によって材料開発を加速することは1980年代の計算科学の勃興時から行われてきたが、昨今、データ科学の進展によって、データ駆動型の材料開発が盛んに行われている。データ駆動型アプローチではデータの存在が前提であるが、マテリアルデータは不足しており、その収集・集約が喫緊の課題である。従来のやり方では高品質マテリアルデータを収集し、利活用するには多大なコストと労力が必要であり、そのスキームを革新し、DX化を進める必要がある。いろいろなやり方があるであろうが、国の制度を利用しつつそれを実現するアプローチとその結果としての材料開発におけるマテリアル創成デジタルツインの可能性について紹介する。

Accelerating materials development by means of simulation technology has been realized since the rise of computational science in the 1980s. Recently, data-driven materials development has been pursued as because of advances in data science. The data-driven approach assumes the existence of data, but material data is lack and its collection and aggregation is an urgent issue. The conventional way of collecting and utilizing high-quality material data requires a great deal of cost and effort, and there is a need to innovate the scheme and promote “DX”. There may be various ways of doing this, but I introduce an approach to achieve this while utilizing national infrastructure and the resulting potential for a digital twin for materials science.

15:45
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16:40
「超超プロジェクトおよび拡張OCTAの概要と最近の研究・開発トピックス」
Overview of U2M project and extended OCTA, and recent R&D topics

旭化成株式会社 インフォマティクス推進センター
プリンシパルエキスパート
青柳 岳司 様

Dr. Takeshi Aoyagi
Principal Expert, Informatics Initiative, Asahi Kasei Corporation

青柳 岳司 様

2016年度から2022年度にかけて実施されたNEDO「超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト(超超プロ)」では、主に有機・高分子材料を対象とし、シミュレーション・試作プロセス・計測評価技術に加えてAIを活用することにより、材料開発における試作回数・開発期間を実現することを目標として研究開発が実施されてきた。本講演では超超プロジェクトの概要と成果を紹介するとともに、プロジェクトの課題として実施された拡張OCTA開発の成果であり、順次フリー版OCTAに取り込まれつつある画像解析、機械学習ツールとの連携などの新たな機能に関して紹介する。
加えて、COGNACの開発状況、粗視化シミュレーションと機械学習の連携など最近のトピックスも紹介したい。

The NEDO Project "Ultra High-Throughput Design and Prototyping Technology for Ultra Advanced Materials Development Project (U2M Project)" which was conducted from FY2016 to FY2022, mainly targets organic and polymeric materials and aimed to accelerate the speed of research and development utilizing AI technology in addition to calculation, process, characterization technologies. This presentation will introduce overview and outcomes of U2M project. Especially, an extension of functions of OCTA was conducted in U2M project, and new functions of extended OCTA such as image analysis and linkage with machine learning tools are implemented. Such functions of extended OCTA are being implemented to free version of OCTA, and the details of new functions will be introduced.
In addition, COGNAC update and recent research project related a collaboration of coarse-grained simulation and machine learning will be introduced.

16:40
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16:55
休憩
16:55
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17:50
「フラグメント分子軌道法の創薬および製剤分野での展開」
Fragment molecular orbital method in drug discovery and formulation

大阪大学 大学院薬学研究科 教授
福澤 薫 様

Prof. Kaori Fukuzawa
Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Osaka University

福澤 薫 様

精密な分子設計においては量子化学計算手法が有用であると期待される。フラグメント分子軌道(FMO)法は、生体高分子やポリマーなどの巨大分子をフラグメントに分割して計算することによって、効率よく系全体の電子状態を計算できるとともに、フラグメント単位の定量的な相互作用エネルギー解析を行うことができる。例えばタンパク質−リガンドなどの生体高分子複合体において、様々なタイプの分子間力(静電力、分散力、交換反発力、電荷移動力)と化学結合の関係を探り、化学修飾の効果を予測的に検討することもできる。本講演では、FMO法の創薬および製剤分野への展開について最新の事例を交えて概説する。

Quantum chemical calculations are expected to be useful in precise molecular design. The fragment molecular orbital (FMO) method can efficiently calculate the electronic structure of an entire system by dividing a macromolecule, such as a biopolymer, into fragments. It can also perform quantitative fragment-wise interaction energy analysis. For example, in biomolecular complexes such as protein-ligand system, the relationship between several types of intermolecular forces (electrostatic forces, dispersion forces, exchange repulsive forces, and charge transfer forces) and chemical interaction can be explored, and the effects of chemical modifications can be examined. In this talk, applications of the FMO method in drug discovery and drug formulation will be outlined with the latest examples.

17:50
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17:55
閉会挨拶
18:00
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19:30
懇親会

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