2026年8月19日 09:00
冷間鍛造FEM高速化AIモデル「ForgeNet」発表
3行まとめ
- •ゴーデルブロックがForgeNet発表
- •冷間鍛造のFEM解析をAIで高速予測
- •国際学会WCCM ECCOMASで発表
詳細
背景
冷間鍛造の設計現場では、有限要素法（FEM）によるシミュレーションが金型形状や成形条件の検証に使われてきたが、解析には多大な計算時間がかかることが課題だった。特に加工が進むにつれて材料の形状が大きく変形するため、メッシュを再生成する「適応的リメッシュ」が必要になり、その際に節点同士の対応関係が崩れることが計算の複雑さを増していた。
内容
ゴーデルブロックは、計算力学の国際会議「WCCM ECCOMAS Munich 2026」で、冷間鍛造シミュレーションを高速化するAIサロゲートモデル「ForgeNet」の研究成果を発表した。ForgeNetは、FEMの解析結果を固定されたオイラー格子（空間に固定した格子）へ投影する手法を採用し、リメッシュのたびに節点の対応関係を追跡し直す必要をなくした。これにより、AIモデルが学習しやすい一定の入力形式でシミュレーション結果を扱えるようになる。
今後の影響
学会発表段階の研究であり、量産設計への実装や商用提供の時期は明らかにされていない。ただし、FEM解析の高速化は、金型設計の試行錯誤にかかる時間とコストの削減につながる技術であり、製造業のCAE活用における選択肢の一つとなる。
なぜ重要か
冷間鍛造のFEM解析をAIで高速化する研究成果で、製造業のCAE活用に新たな技術的選択肢を示す発表となった。
元記事を読む — ITmedia AI+