セキュアでクラウドネイティブなAIによりシミュレーションによる効果を最大化

さまざまな業界において、製品開発チームは、消費者の需要に合わせて、より優れた設計を迅速に開発することが要求されています。そのため、最適な設計をスケジュール通りに市場投入するために、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）シミュレーションをクラウドで実行するソリューションが主流となっています。また、人工知能（AI）テクノロジーが登場したことで、さらに生産が加速され、シミュレーションワークフローが強化されました。

AIの力とAmazon Web Services（AWS）上でのクラウドコンピューティングを組み合わせたAnsysの最新のAIベーステクノロジーであり、クラウド対応の生成AIプラットフォームであるAnsys SimAIは、さらに高度なイノベーションを迅速に実現します。SimAIプラットフォームを使用すると、過去に生成されたデータ（Ansysのツール以外で作成されたデータを含む）を使用してAIモデルをトレーニングし、わずか数分で新しい設計の性能を評価できるようになり、プロジェクト、製品、ワークフローが向上します。

それでも、クラウドでAIを使用することや、そのデータセキュリティに関して懸念を抱くのも当然です。しかし、実際には、堅牢なサイバーセキュリティシステムやプロトコルが実装されているため、自分のPCやオンプレミスサーバー上よりもクラウドの方がデータの安全性が確保されています。クラウドでデータを保護する方法についての詳細は、ブログ「Ansys Cloudワークロードのデータセキュリティ」をご覧ください。同様に、SimAIプラットフォームは、最初のアップロードからモデル作成と予測実行までデータの安全性が確保される、信頼性の高いプラットフォームです。ここでは、クラウドネイティブなプラットフォームの利点と、SimAIプラットフォームに実装されている厳格なセキュリティ対策について見ていきましょう。

AWSによるAIの強化

SimAIプラットフォームは、Ansysシミュレーションの予測精度と、クラウドを介した生成AIのスピードを組み合わせた、物理場に依存しないSaaS（Software-as-a-Service）です。実際に、この組み合わせによって、計算負荷の高いプロジェクトのあらゆる設計段階で製品開発のパフォーマンスが10～100倍向上します。パラメータ化に伴う問題、複雑なユーザーインターフェース、習得の難しさ、あるいは結果までの長い待ち時間といった従来のソルバーの制約を受けることなく、設計代替案を迅速にテストできるようになります。

SimAIプラットフォームは、直感的で使いやすく、コーディングの経験やディープラーニングの専門知識がないユーザー向けに設計されています。これにより、AIを活用したシミュレーションは、専門家でなくても簡単に利用できるようになります。では、クラウドネイティブなインフラストラクチャの利点は何でしょうか。

クラウド対応のプラットフォームは、ハードウェアの障壁を取り除くことで、シミュレーションのスループットが向上し、データ生成が加速され、ディープラーニング推論を簡単に実行できるようになります。このディープラーニング推論とは、AIモデルがトレーニング中に学習したことを推測する段階です。一方、オンプレミスプラットフォームでは、データ変換、モデル適応、トレーニング、推論サービスを含むAIパイプラインのオーケストレーションが遅くなります。

同様に、クラウドでは、オンプレミスプラットフォームよりも大容量のストレージ、そして優れた移植性と拡張性が提供されます。さらに、クラウドコンピューティングによって、共有データへのアクセスが容易になり、他のエンジニアとのコラボレーションワークフローが促進されます。そのため、特にAIモデルをトレーニングする際には、クラウドの利点が発揮されます。

しかし、組織によっては、クラウドでのワークフローへの適応、クラウドテクノロジーのための資金調達、非クラウドユーザーからの懸念など、クラウド移行に伴う課題に直面するでしょう。

SimAIプラットフォームは、安全なインフラストラクチャを備えたターンキーソリューションを提供します。第一に、SimAIプラットフォームにはクラウドコンピューティングが自動的に組み込まれているため、一般的なクラウド実装に必要な時間、コスト、調整が削減されます。以下に、SimAIプラットフォームを使用するための一般的な手順を示します。

• データのアップロード: トレーニングデータをSimAIプラットフォームにアップロードします。データはリモートサーバーに安全に格納されるため、スムーズな統合が保証されます。
• モデルのトレーニング: 目的の変数を選択して、希望する待ち時間を設定し、クラウドでトレーニングプロセスを起動して、完了時に通知を受け取ります。
• 予測: 3Dジオメトリをアップロードして、ワンクリックで予測を実行し、ボリューム、サーフェス、進化曲線、係数などの結果をわずか数分で得られます。

SimAIプラットフォームは、AWS Well-Architected（WA）フレームワークのセキュリティおよびアーキテクチャのベストプラクティスを採り入れながら、AWS上で設計されています。AWS WAフレームワークでは、クラウドでワークロードを設計および実行するための重要な概念、設計原則、アーキテクチャのベストプラクティスが定義されています。このフレームワークは、オペレーショナルエクセレンス、セキュリティ、信頼性、性能効率性、コスト最適化、持続可能性という6つの柱に基づいています。

インフラストラクチャの詳細

SimAIプラットフォームは、テナントベースとユーザーベースに分離されたマルチテナントです。つまり、お客様は自分自身のデータにのみアクセスできます。同様に、シミュレーションはテナントを共有しない一時的に割り当てられたインスタンス上で実行され、すべての読み取りオブジェクトがコピー、使用、および破棄されます。

SimAIプラットフォームインフラストラクチャは、もう1つのセキュリティレイヤーとして、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）を使用してKubernetes（k8s）クラスタ上のInfrastructure as Code（IaC）モデルを使用して管理されます。簡単に言えば、k8sクラスタはコンテナ化されたアプリケーションを実行するノードのグループです。これを使うことで、複数のアプリケーションをより効率的かつスケーラブルな方法で安全に実行できます。その結果、IaCモデルの利点が最大限に発揮されます。

さらに、Ansysの内部サービスは、ファイアウォールとバーチャルプライベートネットワーク（VPN）によって保護され、クライアントからアクセス可能なWebアプリケーションやアプリケーションプログラミングインターフェース（API）のエンドポイントでは、業界グレードの認証および承認サービスを使用しています。そのため、SimAIプラットフォームのユーザーアカウントは、このサービスを介して管理され、顧客IDプロバイダ（IdP）を使用してプラットフォームへのアクセスが認証されます。たとえば、プラットフォームではクライアントのIdPに認証を委任して、クライアントがサービスにアクセスできるユーザーを制御することもできます。データ転送は、認証と承認された後にのみ実行できます。

Amazon EC2のAIトレーニングと推論は、AWS Nitro Systemから提供されるロバストで安全な基盤を使用しています。ベアメタルサーバーとほとんど区別できない強力なリソース分離と性能をもたらすように設計された、安全性の高いハイパーバイザが実装されています。Amazon EC2のポスト処理タスクも、Nitro Systemの強化されたセキュリティと効率の恩恵を受け、データ整合性と処理速度が最新のAIアプリケーションの厳しい要求を満たすことを保証します。AWS Nitro Systemの詳細については、AWSホワイトペーパー「The Security Design of the AWS Nitro System」をご覧ください。

また、ストレージ（Amazon S3データバケット）は、Advanced Encryption Standard（AES）256を使用するエフェメラルコンピューティングインスタンスのみが所有するAWS Key Management Service（KMS）暗号化で保護されます。AES-256は、256ビットの鍵を必要とする、現在最も強力な暗号化方式です。さらに、ガードレールやアクセス制御など、AWS Identity and Access Management（IAM）権限によってアクセスがフィルタリングされ、制限されます。

AWSでのAIの活用

サイバーセキュリティシステムやプロトコルは、データを保護するだけでなく、クラウドコンピューティングに対するユーザーの懸念を緩和して、クラウドネイティブソリューションに対する信頼性を高めます。AWSなどの主要なクラウドプロバイダーは、多くの組織が単独で管理できるよりも効果的にデータを保護するための優れたサイバーセキュリティと暗号化リソースを備えています。

エンジニアや設計者は、クラウドでAIを使用することで、シミュレーションの力を増幅させ、これまでのコンピューティングの制約を超えて、AIパイプラインによりITの複雑さを軽減し、データセキュリティを維持できるようになります。

AnsysのAIを活用したイノベーションの詳細は、こちらをご覧ください。