AI × CAE — ML最適化
CAEを使った設計最適化では、1ケースの解析に数分〜数時間かかるため、総当たりは現実的ではありません。ML最適化は、ベイズ最適化や進化計算にサロゲートモデルを組み合わせ、少ない解析回数で最適解に迫る手法群です。ハイパーパラメータ最適化(HPO)の枠組みは、もともと機械学習モデルの調整用に発達しましたが、獲得関数で「次にどこを解析すべきか」を決める構造はCAEの設計探索とそのまま同型です。
収録記事「AutoMLとハイパーパラメータ最適化」では、Optuna等のフレームワークをCAEワークフローに接続し、目的関数の評価=解析ジョブ投入として扱う実装パターンを紹介します。並列試行数と収束速度のトレードオフ、失敗ジョブ(発散・メッシュ生成失敗)の枝刈り処理が実務での要点です。