デジタルツインにとって1000倍高速なシミュレーションの意味

約 1000 年前、MIT の研究者は、物理モデリングを XNUMX 倍高速化する技術を発見しました。 彼らはこれを分社化して Akselos という新しい会社を設立し、企業がその技術をさまざまな種類のシステムに織り込むのを支援してきました。 デジタル双子 輸送、精製、風力発電の改善に使用されます。

デジタル ツインは、ライフサイクル全体にわたるオブジェクトまたはシステムの仮想表現であり、リアルタイム データから更新され、意思決定を支援するためにシミュレーション、機械学習、および推論を使用します。 物理資産上に接続されたセンサーは、仮想モデルにマッピングできるデータを収集します。

この特別な革新により、ほとんどのタイプの物理シミュレーションを支える有限要素解析 (FEA) アルゴリズムのパフォーマンスが向上します。 過去 XNUMX 年間のアクセロスの経験は、経営陣がこの問題の影響を探るのに役立ちます。 百万倍の改善 Nvidia は、ハードウェア、スケーラビリティ、新しいアルゴリズムの改善により、物理シミュレーションの実証を行っています。

VentureBeat は、Akselos の CEO、Thomas Leurent 氏にインタビューし、これらの広範な改善が業界全体にとって何を意味するのかについて説明しました。 大まかに言えば、シミュレーションの高速化により、設計のトレードオフの比較が容易になり、製品の効率化、コストの削減、パフォーマンスの向上、AI アルゴリズムの向上につながります。 実際の利点としては、風力発電塔の重量が XNUMX 分の XNUMX に削減され、石油輸送船の安全性が向上したことが挙げられます。

デジタル変革におけるシミュレーションの役割

デジタルツインはテクノロジーというよりはデザインパターンに近いものです。 企業は、データ パイプラインの構築と同様に、さまざまな部分をソリューションに組み立てます。 さまざまな PLM、建設ソフトウェア、業界固有のベンダーが、物理シミュレーションを含む幅広いデジタル ツイン機能をサポートするポートフォリオを構築しています。 より高速なシミュレーション エンジンにより、企業はアイデア出し、設計、調達、より良い製品を設計する各段階にわたってシミュレーションを注入する新しい方法を模索し、デジタル変革を推進することができます。

Akselos は、さまざまな種類の物理的刺激の重要なコンポーネントである有限要素解析を改善するために設計された最高のシミュレーション プラットフォームです。 アクセロス氏は約1000年前、コアアルゴリズムを約XNUMX倍高速化する方法を発見した。 他の PLC ベンダーや CAD ベンダーもすべて、同様のことを行う方法を模索しています。

しかし、シミュレーションはより大きなビジネスおよび技術プロセスの一部にすぎないため、シミュレーションの 1000 倍の高速化がビジネス価値にどのように反映されるのでしょうか? 他の企業も、より高速なハードウェア、より優れたアルゴリズム、またはその両方を組み合わせてシミュレーション インフラストラクチャを構築する際に、Akselos の経験を活用する可能性があります。 GPU は、この研究が開始された時点と比べてすでに 1000 倍高速になっており、アルゴリズムのわずかな改善と組み合わせることで、企業はシミュレーション サイクルを創造的に「無駄」にし、他の方法で利益を得る方法を模索することになるでしょう。

Akselos の顧客は、より高速なシミュレーションをビジネス価値に変えるいくつかの方法を発見しました。 たとえば、シェル石油は、数十億ドルの特殊な石油タンカーのより迅速な設計プロセスを発見し、同時に弱点の数を減らしました。 他の顧客は、風力タービンの材料を 30% 削減しました。

他の企業も、工場、自動車、医療機器などの他の物理的なもののエンジニアリングや導入の引き継ぎに、より高速なシミュレーションを適用できる方法を再考することで、同様の利益を得る可能性があります。

VentureBeat: モデリングおよびシミュレーション技術の改善によってデジタル ツインの使用が改善される可能性があるいくつかの方法について、全体的にはどう思いますか?

トーマス・ルーラント: 産業用資産のデジタル ツインは、最初に設計に使用された機械工学シミュレーション ツールを使用することによってのみ恩恵を受けることができます。これらはすべて有限要素解析 (FEA) に基づいています。 最も厳格な運用基準も、製油所、船舶、石油掘削装置などの重要な資産を運用するために FEA に依存しています。しかし、FEA は遅すぎて、運用段階のデジタル ツインに使用できません。 したがって、コア アルゴリズムを強化して、FEA がほぼリアルタイム、パラメトリック、接続対応のユース ケースをサポートできるようにするには、XNUMX 世代に XNUMX 回のアップグレードが必要でした。

VentureBeat: 縮小基底有限要素解析の何が重要ですか? 従来のモデリング手法よりもはるかに高速な点は何ですか?

ルーレント: FEA は実際には非常に古く、非効率的なアルゴリズムです。 メッシュ (数百万の三角形や四面体など) を使用して部品の形状を定義します。 それはいいです。 問題は、FEA がメッシュ内の各ノードに自由度を割り当てることですが、これは実際には完全なやりすぎです。 FEA は最終的に数百万次元の空間の問題を解決することになりますが、これは非常にコストがかかり、リアルタイムでは実行できません。

アクセロスの先駆的テクノロジーである RB-FEA はそれを理解し、何を探しますか AT パテラ教授 MIT では「下の多様体」と呼んでいます。 これは部分空間であり、元の FEA 空間よりもはるかに小さく、それでも問題がその部分空間で動作することを保証するには十分な大きさです。

私たちはこれを縮小ベースで RB 空間と呼びます (RB 部分空間でさえオーバーキルですが、元の FEA 空間よりもオーバーキルは 1,000 分の 1,000 です)。 XNUMX 倍効率的な RB 部分空間で問題を解決すると、エンジニアが使い慣れていて標準が認識している FEA 空間に投影するためのすべての数学が手に入ります。 エンジニアにとって、これは非常に透明です。FEA では低速だった RB-FEA の計算が超高速で実行されるようになります。 実際には、これらすべては、FEA が機械部品レベルでシミュレーションを実行するのに適していることを意味しますが、それを超えると壁にぶつかります。 RB-FEA は、サブモデルを必要とせずに、システム レベルから機械部品レベルに至るまで完全な精度のシミュレーションを実行できます。 これは大幅に改善されたワークフローです。

VentureBeat: シミュレーション プロバイダーは、2021 年にデジタル ツイン用のシミュレーション テクノロジが新たに最も多く取り込まれているのはどこですか、具体的にはどの業界、どの種類の製品で、またその理由は何ですか?

ルーレント: 私たちが最も強い牽引力を生み出していると考えられる 95 つの産業には、洋上風力発電と石油・ガスが含まれます。 洋上風力発電は大幅に成長しており、IEA 2050 のネットゼロ目標を達成するために、発電能力の XNUMX% 以上がまだ建設されていません。 洋上風力発電施設の設計と運用の両方のリスクを軽減できる技術に対する大きな需要があります。 デジタル ツインを使用した強力なエンジニアリング シミュレーションにより、開発者とオペレーターは安全な環境で何千もの「what-if」シナリオを分析できます。

設計においては、パートナーである Lamprell との高度な最適化により、基盤の設備投資を最大 30% 削減できることが示されており、さらに多くの可能性があります。 運用においては、構造の健全性を平方センチメートルレベルまで分析できる唯一のテクノロジープロバイダーです。 この運用可能なデジタル ツインは、構造のどの部分をどのくらいの頻度で検査すべきかについての実用的なインテリジェンスを提供するため、オペレーターにとっては絶対的な画期的なものです。

エネルギー転換により、大手石油・ガスメジャーは主要な投資決定を再評価し、既存の資産をより多く活用する方法を見つける方向への推進を促している。 そのためには、運用環境に構造的なデジタルツインをステーキングする必要があります。 高度なエンジニアリング シミュレーションがもたらす非常に詳細なモデルにより、安全かつ効率的な方法で資産/機器の動作を理解し、その寿命を延ばすことが可能になります。

VentureBeat: 従来のモデリングやシミュレーションのアプローチと比較して大きな利点が見られたユースケースにはどのようなものがありますか?

ルーレント: シェルの浮体式生産貯蔵・積出（FPSO）タンカーボートの分析に 48 か月かかっていたワークフローを 10 時間未満に圧縮し、精度を XNUMX 倍に高めました。

他のユースケースの例には、ドローンまたは航空機による飛行中の構造的損傷の自己評価が含まれます。 そしてもちろん洋上風力発電です。 この技術は洋上風力発電のコストを大幅に削減するのに役立ちます。 特に浮遊洋上風力発電は、一度解放されると、地球上で最大の再生可能エネルギー源の XNUMX つを構成します。

VentureBeat: この種のメリットが実際にどのように現れるのか、詳しく説明していただけますか。たとえば、1000 倍のモデリング パフォーマンスの進歩が、風力タービン プラットフォームの材料の量や全体コストの削減など、実際的なメリットにどのように反映されるのでしょうか。

ルーレント: RB-FEA の結果、シェルのボンガ浮体式生産、貯蔵、荷降ろし船など、地球上で非常に大規模な (そして最も複雑な) 資産のいくつかが、物理学に基づいたデジタル ツイン (船体の疲労などの変数を考慮したもの) を備えています。 、タンク積載、波）規格と互換性があります。 これにより、オフショア テクノロジー カンファレンス 2021 で最優秀論文賞を受賞しました。また、アクセロスの製品ラインは、石油換算生産量 7 億ドル (年間) の保護をサポートしています。

RB-FEA を備えたデジタル ツインにより、FPSO の検査コストが 30% 削減されますが、さらに重要なのは、大きな問題を回避するために、巨大な資産の適切な場所を調べ、欠陥を早期に検出することです。 Bonga FPSO では、精度の向上により、15,000 の最上位疲労位置が、最も重要な位置にある 230 の真の疲労ホットスポットに削減されました。 これはオペレータにとって非常に価値があり、最も重要な箇所で検査やメンテナンス活動を推進するための実用的な情報が得られるからです。

洋上風力発電の利点は、それ以上ではないにしても、同等の可能性を秘めています。 たとえば、設計面では、ランプレル社と協力して洋上風力発電の基礎の鋼材の量を最大 30% 削減しました。 これには、材料コストの削減による直接的なメリットがあるだけでなく、基礎を組み立てるのに必要な溶接の量や輸送を考慮すると、非常に大きな波及効果もあります。

最適化された設計が運用内で、特に風力発電所で実現されると、その効果は 1000 倍のスピードアップになります。 これは、オペレータがメンテナンスをいつ実行するか、また次のメンテナンスの機会がしばらく離れている場合に基礎の故障を回避するためにタービンの動作ウィンドウを調整する方法について情報に基づいた決定を下せることを意味します。

浮体式洋上風力発電の場合、基礎とタービンにより大きな動的負荷がかかるため、その利点はさらに大きくなります。 このような種類の利益は、浮体式風力発電の原動力となるエネルギー均等化コスト (LCOE) を下げるために重要です。 世界が IEA のロードマップを達成するには、このような成果が絶対に必要です。

VentureBeat: RB-​​FEA や関連アプローチなどのより優れたシミュレーション技術の使用と機能は、近い将来、特にデジタル ツイン関連のワークフローの改善に関連してどのように進化すると予想されますか?

ルーレント: 資産の構造的完全性をリアルタイムで理解することは、以下の点で大きな変革をもたらします。

• 最適な運用
• 資産の耐用年数の延長
• 運用中設計 (デジタルツインから生成されたデータに基づいて次世代の資産を設計)

現在、Akselos デジタル ツインは世界中で数十億ドル相当の資産に導入されています。 これにより、複雑な（そしてほとんどの場合老朽化した）レガシーな石油およびガス資産が、浮遊風に乗って最先端の実証機のプロトタイプまで横断されます。

私たちはソフトウェアのリアルタイム性をさらに高めることに取り組んでおり、場合によっては物理ベースのデジタル ツインが毎秒新しいデータを解釈します。 このスピードにより、AI/ML と物理ベースのシミュレーションを組み合わせることも可能になり、大きな可能性を秘めた革新的なツールとなります。 これが、学際的な設計最適化に対して AIAA 最優秀論文賞 2020 を受賞した理由です。 ここで、RB-FEA は、より豊富で、より安価で、より正確なデータセットを提供します。

チームはまた、より多くの物理学 (マルチフィジックスや非線形など) を捕捉することにも取り組んでいます。 また、材料のアップグレードや新しい設計アイデアに基づいて数週間以内に風力タービン システム全体を再設計する可能性など、最適な設計を実現する RB-FEA の非常に強力な機能に取り組んでいます。

VentureBeat: 業界全体のトレンドのおかげで、シミュレーションの改善を活用する方法を模索している可能性のある他の企業に対して、主に何を得ることができますか? 

ルーレント: おそらく最も重要なことは、何が可能になるかという想像力を広げることです。 センサー化とロボット化が進む世界では、シミュレーション技術が競争上の優位性を生み出す強力なツールになりつつあります。 たとえば、タービンごとに風力発電所の運用と最適化を開始できます。 タービンの検査用ドローンとセンサーからのデータは、各タービンの健全性評価に役立ち、オペレーターは電力価格に応じて各タービンをどの程度の負荷で運転する必要があるかについて情報に基づいた決定を下すことができるようになります (コストがかかる場合はタービンを高速で運転する意味がありません)それが生み出す収入よりも「生活消費」の方が大きい）。

下流の石油とガスでは、お客様がクリティカル パスの時間を短縮して稼働時間を増やすことができるよう、ほぼリアルタイムの分析を行っていますが、シミュレーション テクノロジがなければこれは不可能です。

最終的に、あなたが資産所有者であれば、さまざまなデータソースとツールをどのように組み合わせることができるかを検討することが鍵になると思います。 シミュレーション技術 より良いビジネス成果を推進します。 シミュレーション能力は、ほぼリアルタイムの運用設定で使用するには十分強力ではなかったため、このことは彼らの頭の中にありませんでしたが、今ではそれが劇的に変わりました。

出典: https://venturebeat.com/2022/01/05/what-1000-x-faster-simulation-means-for-digital-twins/