Ansysは、シミュレーションエンジニアリングソフトウェアを学生に無償で提供することで、未来を拓く学生たちの助けとなることを目指しています。
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Ansysブログ
September 27, 2023
製造および産業機器から自動車や航空まで、さまざまな業界では、電動化とともに自律性が大きなトレンドとなっています。実際、世界の自律型航空機市場は2019年に45億6000万ドルと推定され、2027年には160億ドルを超えると予測されています。そのため、次世代エアモビリティ(AAM: Advanced Air Mobility)企業は、さまざまな場所に人や貨物をより効率的に運ぶための自律型航空機の設計を開発しています。「都市エアモビリティ」(UAM: Urban Air Mobility)と「地域型エアモビリティ」(RAM: Regional Air Mobility)という用語は、多くの状況において同じ意味で使われますが、それぞれ都市部と郊外における低高度での航空輸送に焦点を当てたAAMのサブセットです。
当然のことながら、安全で自律型のAAMシステムを実現するには、複雑なトレーニング、エンジニアリング、開発、および設計が必要です。人工知能/機械学習(AI/ML)は、エンジニアや設計者が自律性の基本である重要な認識機能および意思決定機能を開発するのを支援することで、これらの分野に大きく貢献します。しかし、AI/MLが、これらの自律性機能のトレーニングと検証において現実的かつ代表的な状況を提供できないという点においては、課題と懸念が生じています。
シミュレーションは、自律型AAMシステムに対する信頼性を高め、安全性を検証して、自信を持って製造できる、極めて大きな価値をもたらします。早期段階では、シミュレーションは重要な知見、予測精度、徹底的な解析を提供し、トレーニングと開発に情報を提供します。後期段階では、シミュレーションによって、これらの機能を検証およびテストする現実的な環境とシナリオが提供されます。Ansysのソリューションを導入することで、AAM企業はシームレスなエンドツーエンドのワークフローを採用し、安全分析、組込みソフトウェア、センサーテストなどのシミュレーションおよびデジタルミッションエンジニアリングツールを使用して、トレーニングと検証を最適化できます。
航空分野では、自律性の新たなアプリケーションと古典的なアプリケーションの両方があります。新しいアプリケーションは、一般的に小型で高度に自動化された車両で構成される次世代AAM輸送を中心に、乗客や貨物を低高度で輸送します。一般的に、これらのシステム、特にUAMシステムは、ヘリコプターなどの技術や、電気垂直離着陸(eVTOL)などの新興技術に依存しています。
一方、古典的なアプリケーションは既存のシステムに実装されています。たとえば、民間航空機メーカーは、パイロットの状況認識を高め、パイロットの責任と作業負荷を軽減し、さまざまな飛行フェーズの効率を最適化するために自律性を組み込むことができます。同様に、軍用機のプロバイダーは、新しいターゲットや劣化した状況など、ミッション中の予期しない変化にパイロットが対処するのを支援するために自律性を考慮することがあります。
通常、自律性アプリケーションは3つの主要な機能で構成されている必要があります。これらの機能は、次のように相互に影響します。
実際には、自律型システムは、作動を正常に行う前に、信頼できる認識機能および意思決定機能を確立する必要があります。シミュレーションは、これら両方の分野に大きな価値をもたらします。物理ベースのシミュレーションは、認識のためのトレーニング向けに未処理のセンサーデータとground truth情報を提供します。これにより、複雑な画像処理の必要性がなくなり、トレーニング時間が短縮され、精度が向上します。意思決定のためのトレーニングには、シミュレーションは感度、ロバスト性、信頼性の解析を提供し、飛行性能、飛行操縦の安全性、衝突回避を強化するのに役立ちます。
シミュレーションは、モデルが試行錯誤を通じて学習することを可能にするAI/MLトレーニング手法である強化学習(RL)も改善します。言い換えれば、RLでは、教師あり学習や教師なし学習とは異なり、AI/MLエージェントが、その環境内での自身の行動や経験を含む環境からのフィードバックを通じて対話的に学習することができます。このため、シミュレーションは、多様で数えきれないほどのシミュレーション環境を構築する機会を提供することで、RLトレーニングを大いにサポートし、それによって認識と意思決定のトレーニングの質が向上します。
Ansysは、シミュレーション、システムアーキテクチャ、センサーテスト、安全性評価、運航設計領域(ODD: Operational Design Domain)に加えて、シナリオ作成、バリエーション、結果分析など、自律性機能のトレーニングと検証を支援する完全なモデルベースシステムズエンジニアリング(MBSE)ワークフローを提供します。
まず、このワークフローで使用される主なツールについて説明します。
次に、このワークフローの実装例を6つのステップで見てみましょう。
上記のAnsysワークフロー例の一部またはすべての部分を統合することで、航空業界のエンジニアと設計者は、より安全で信頼性の高い自律型システムを開発および検証しています。
あるケーススタディでは、航空機メーカーが無人航空機(UAV)の衝突回避を確実にするためにAnsysのソリューションを導入しました。自動化されたeVTOLは、障害物との衝突を回避しながら、ウェイポイントまで飛行する必要があります。このチームは、航空機の認識能力にすでに自信を持っており、最適な飛行経路を決定するためのeVTOLの意思決定スキルに最も関心を持っています。
別の例では、ある航空ユニットが、フォーメーション飛行を行うために同様のAnsysワークフローを採用しています。4機の自動化されたeVTOLは、有人のeVTOLに追従して編隊を組みながら飛行しなければなりません。この例では、認識(先導するeVTOLおよび他の機体を検出)と意思決定(先導するeVTOLに追従しながら衝突を回避)の両方に関係しています。
Ansysのシミュレーションソリューションにより、クリティカルなAAMアプリケーションを安全にトレーニング、テスト、検証し、AI/ML支援ソフトウェアに関する信頼性を確立して、組込みシステムの自律性を高めることができます。さらに、Ansysの高忠実度シミュレーションとデジタルミッションエンジニアリングツールを組み合わせることで、現実的な3D過渡環境でこれらのシステムを開発および検証することができます。
Ansysの自律性ソリューションの詳細については、オンデマンドウェビナー「Ansys Autonomy: モデルベースのソフトウェアソリューションによる組込み計画および制御の自動化」に登録ください。
medini analyze、optiSLang、およびSCADEの詳細については、こちらから無料の製品トライアルをご覧ください。STKのSoS(システムオブシステムズ)シミュレーション機能を体験するには、こちらの無料トライアルオプションをご覧ください。
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