AI vs. 予測分析：包括的な分析

AI vs. 予測分析：包括的な分析

人工知能（AI）と予測分析は、すべてのビジネスの運営方法を再構築しています。この記事では、AIと予測分析のエンジニアリングへの応用に焦点を当てます。まず、人工知能（AI）の一般的な概念について説明します。次に、エンジニアリングに応用される予測エンジニアリング分析の詳細に入ります。

機械学習やディープラーニングなど、人工知能のアプローチの詳細を説明します。主な違いが強調されます。記事の最後までに、革新的なディープラーニング技術が過去のデータを活用して長時間かかる高価な実験テストや3Dシミュレーション（CAE）の結果を正確に予測する方法を理解することができます。

異なる分析戦略

多くの種類の分析戦略があります：記述的分析、診断的分析、予測的分析。主な違いは何ですか？

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記述的分析と診断的分析は、異なる焦点を持っています。記述的分析は、歴史的なデータを要約し解釈して何が起こったのかについての洞察を提供します。診断的分析は、特定のイベントがなぜ発生したのかを分析し、因果関係を特定することで一歩進んでいます。

エンジニアリングにおける予測分析は、新製品の性能を実験室でテストする前に予測するなど、製品設計や製造におけるイベントの将来の結果を予測することに焦点を当てています。

予測分析は、エンジニアにとって興味のある4番目の分析のタイプにつながります：最適な結果を得るための行動の推奨を含む指示的分析です。

AIと人間-競争か協力か？

AIはエンジニアを置き換えるのでしょうか？

いいえ、むしろ、より多くの権限を与え、意思決定に影響を与える力をエンジニアに与え、製品設計や予測保守のデジタルスレッドをよりスマートに使用します。 AIは強力なツールとして機能し、エンジニアの能力を高め、意思決定プロセスを向上させるための実効性のある洞察を提供します。

人工知能と予測分析

人工知能は、人間の知性をシミュレートし、通常人間の認識を必要とするタスクを実行できるインテリジェントな機械の開発を包括する分野です。予測分析は、データ、統計的アルゴリズム、および機械学習技術を使用して、過去のデータとリアルタイムデータに基づいて将来の結果を予測することに特化しています。この分析の分野は、過去のパターンとトレンドを活用して、将来のイベント、行動、トレンドを一定の精度で予測するためにさまざまな機械学習アルゴリズムを利用します。

AIと予測分析の概要

人工知能（AI）は、最も広い意味で、機械が学習し、理解し、自律的に意思決定を行うための設計されたテクニックとアルゴリズムの幅広い範囲を指します。

人工知能システムは、膨大な量のデータを処理し分析し、パターンを特定し、意思決定と自動化を推進する洞察を生成することができます。

一方、予測分析は、過去の出来事（データマイニングで取得し順序づけられたもの）を使用して未来の結果を正確に予測するための技術に焦点を当てています。他のビジネスインテリジェンス技術とは異なり、予測分析は将来を見据えており、過去のイベントを利用して将来のイベント、行動、トレンドを予測するために使用されます。

AI以前の予測分析：伝統的な3Dシミュレーション（CAE）

AIの登場以前、90年代から、エンジニアは統計的または物理ベースのモデルを使用して、自分たちの物理的な知識を包括した予測分析ツールを提供することができました。

伝統的な予測モデリングワークフローの例として、エンジニアは、車のジオメトリ（CAD = コンピュータ支援設計）に基づいて車の空気力学的性能を予測することができました。空気力学はナビエ・ストークスなどの物理方程式によって制御されていますが、エンジニアリング予測分析の複雑なアルゴリズムは、合理的な時間内に回答を提供するために、並列計算を備えたハードウェアへの投資が必要でした（数日または数時間）。

AIを活用した予測分析：3Dシミュレーション（NCS）

2018年以来、Neural ConceptはDeep Learningを活用して、過去のCAEデータのデータマイニングによって独自の予測モデルを構築することで、CAEの代替手段を提供しています。

堅牢な単独予測分析は、歴史的およびリアルタイムのCAEおよびCADデータ、専有のデータ分析アルゴリズムおよび機械学習技術を包括的に活用し、人間のアナリストをサポートするための高度な予測技術を開発することに依存しています。

AIに基づく新しい予測分析ワークフローは、最初の見た目ではCAEに非常に似ています。入力は常に設計形状（CAD入力）ですが、3つの主な違いがあります：

• 予測分析の結果は時間ではなく秒単位で提供されます。
• 数値解法のためのすべてのCAE複雑なアルゴリズムはニューラルネットワークに置き換えられます。
• ソフトウェアツールの使用には特定のスキルは不要であり、ディープラーニングは新しい入力データを提供する能力のみを必要とする実用的な予測モデルを提供します。

製品設計業務に携わるアプリケーションエンジニアは、データ分析に関するAIの専門家になる必要はありません。

準備の専門家フェーズは、データサイエンスの専門知識を持つ内部または外部のリソースによって柔軟に管理することができます。Neural Conceptチームなどのデータサイエンスの専門知識を持つ内部または外部のリソースによって、準備の専門家フェーズは柔軟に管理することができます。

企業の大多数のエンジニア（右）は、専門家になる必要がなく、リアルタイムの予測ツールにアクセスできます（左）

データアナリストの仕事

予測分析の領域では、データアナリストはデータから価値ある洞察を引き出す重要な役割を果たします。

データアナリストは、予測モデリングの基盤となる歴史的なトレンドやパターンを捉えます。データの準備が整ったら、データ科学者はさまざまな統計的手法やアルゴリズムを使用してデータをクエリし、データのトレンドを特定します。トレンドが特定されたら、それらを予測分析機械に組み込むことができます。つまり、データアナリストは、歴史データに基づいて将来の結果を予測できるモデルを構築するために予測モデリングの技術を適用します。

機械学習とディープラーニング

機械学習（ML）とディープラーニング（DL）は、予測分析において重要な役割を果たすAIの2つの主要な分野です。

• MLは、明示的なプログラミングなしでコンピュータがデータから学習できるようにするアルゴリズムの開発を指します。
• 一方、ディープラーニングは、人間の脳の機能を模倣するために深層ニューラルネットワークをトレーニングすることに焦点を当てた機械学習のサブセットであり、複雑で構造化されていないデータを驚異的な精度で処理することができます。

機械学習の詳細

機械学習の範囲は広範囲にわたります。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など、さまざまなアルゴリズムが含まれます。機械学習のアルゴリズムは、分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまなタスクに適用することができます。

機械学習におけるデータの要件とソースは重要な考慮事項です。高品質のデータは、効果的に機械学習モデルをトレーニングするために不可欠です。データサイエンティストは、データベースやウェブスクレイピングなどのさまざまなソースから関連するデータを特定し、収集します。

ディープラーニングの詳細

ディープラーニングの利点は、生データから階層的な表現を自動的に学習できる能力にあります。ディープラーニングは、データを処理するために複数の層で相互に接続されたノードから成る深層ニューラルネットワークに基づいています。

これらのディープラーニングモデルは、画像やテキストなどの複雑なデータタイプを処理するのに優れており、これがディープラーニングが画像認識や自然言語処理などのタスクで従来の機械学習手法を超えている理由です。

AIを使用した予測分析ソリューションの展開

Neural Conceptは、航空宇宙および防衛のさまざまな課題について、流体力学、構造工学、電磁気学などの革新的な設計ソリューションを生み出すためにAirbusとの協力関係を築いています。

AIの統合は、航空機の外部表面の圧力場などの予測分析に大きな影響を与えています。従来のCCAEメソッドでは、このプロセスには約1時間かかっていました。しかし、機械学習の導入により、時間が驚異的な30ミリ秒に短縮されました。これにより、予測分析の加速度は10,000倍以上に向上しました。

このような加速度により、与えられた時間枠内で10,000倍の設計バリエーションを持つ製品設計チームがエンパワーメントされることができます。

処方アナリティクス – ユースケース

ヒートエクスチェンジャーアプリケーションにおいて、NCS AIモデルはシステムの出口における全体的な効率、温度、および圧力低下の正確な予測能力を示しています。これにより、予測分析が検証され、エンジニアはさまざまな幾何学とトポロジー間で反復しながら新しいヒートエクスチェンジャーデザインに取り組むことができました。

さらに、NCS最適化アルゴリズムライブラリの利用により、生成設計によるヒートエクスチェンジャーの構成がさらに向上しました。この予測的な指示統合により、ジオメトリ変形技術を通じて最終設計の大幅な改善が実現しました。

NCS（Neural Concept Shape）を使用したヒートエクスチェンジャーの最適化設定。

要約

結論として、人工知能（AI）と予測分析は、特にエンジニアリングの分野でビジネスを変革しています。機械学習やディープラーニングなどの技術を含むAIは、過去のデータを活用して正確な予測結果を提供し、高価な実験テストやシミュレーションの必要性を減らします。

予測分析はデータに基づいて将来の結果を正確に予測することに焦点を当てており、エンジニアも最適化のための行動を推奨する推奨アプローチから利益を得ています。

AIを予測分析に統合することで、エンジニアリングプロセスが革新され、生成設計などの技術を通じてより迅速な結果とより効率的な設計が提供されます。

エンジニアにとっての新たな可能性

示された進歩は、エンジニアに新たな可能性を提供します。

夜通しのPythonやデータサイエンスの授業を受ける必要はなく、どのエンジニアでも製品設計のすべての分野で意思決定プロセスへの影響を向上させ、優れた結果を達成し、「会社のヒーロー」となることができます！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!