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マルチバースの注目株、Sento社 メタバース関連企業「Sento社」を2022年9月に日本で立ち上げた米国人で日本在住のサンディープ・カシ氏は「メタバースは次世代のインターネットであり、カメラから、インフラ、IoT、AI、マシンラーニング、ポスプロ、配信、エンドデバイスまでを、新しい革新的なプロトコルでつなげるものであるべき。配信元から受信先を遅延なく、高速でセキュリティを担保して送受信でき、エンタテイメントのみならずACME（Agriculture、Construction、Medicine、Engineering＝農業、建設、医療、エンジニアリング）といった領域にも活用できる」と話す。 カシ氏の経歴は興味深い。米ジェネラル・モーターズのシステムエンジニアとして、同社のメタバースを活用した自動車デザインの担当を経て、『スターウォーズ』シリーズで知られる映画監督のジョージ・ルーカス氏のル

マツダはシミュレーション技術を活用した自動車開発手法である「モデルベース開発（MBD）」の適用を広げる。エンジン特性を各市場の規制やニーズに合わせる「適合開発」において、2019年に発売する次世代エンジンでは95％をMBDで行う。実機を用いた開発は最小限にとどめて開発工数の低減と先進的な技術開発を同時にこなす。 開発全体でのMBDによる適合開発の比率は、現行の「スカイアクティブ」エンジンでは75％、さらにその前の世代のエンジンでは25％。残りは実際のエンジンや車両を試作していた。 シミュレーションを多用することで生まれる、工数削減や開発期間短縮の具体的な効果は明らかにしていない。だが、量産化前の最終試作と、MBDの計算結果を確認するための試作の2回まで実機による試作を減らした。MBD導入前の20年前は量産までに4回、試作をしたという。

WEC、SUPER GT、SUPER FORMULA向けエンジン・車両開発に「GT-SUITE」・「modeFRONTIER®」等をご活用 トヨタ自動車 株式会社 モータースポーツユニット開発部 様 IDAJ news vol.75お客様紹介コーナーより抜粋 発行日 2014年3月 解析種別：連成、筒内燃焼、多目的最適化、感度解析 課題等：エンジン開発、車両開発、気流計算、エンジン筒内、シェイクダウン、結果処理機能 GT-SUITE、modeFRONTIER、CONVERGEをレース用エンジン開発に活用 モータースポーツユニット開発部様でCAEを導入されたきっかけをお聞かせください。 2002年のＦ1参戦以前から、CAEはレースエンジン開発に用いられていました。当時は、ハードウェア性能が現在とは比べ物にならない程低く、CAEが短い開発スケジュールに全くついていくことができない状況でした。私

マツダの命運を左右する新プラットフォーム（PF）「ラージ」（以下、ラージPF）。その量産開始から一息つく暇もなく、現在は電気自動車（EV）専用PFの開発を急ぐ。開発費や人員などに制約がある中でどう対応しているのか。PF開発を担当する同社執行役員の松本浩幸氏に話を聞いた。 前世代のPFと比べて開発費を25％低減したのは大きなインパクトだ。 車種を増やしながらも開発費を25％低減している。前回は、3車種を一括で開発した。今回は中型SUV（多目的スポーツ車）「CX-60」から始まる「ラージ商品群」の4車種。車種数は1.25倍で、しかもパワートレーンのバリエーションも多い。プラグインハイブリッド車（PHEV）を新たに追加し、48Vのマイルドハイブリッド車（簡易HEV）もある。（車種やパワートレーンの違いで分けた）1モデル当たりの効率化で考えれば、劇的に開発を効率化できた。 開発費を低減できた理由を

はじめに stlで作った閉曲面ポリゴンをボクセル化し， vtkファイル(ascii)を自分のFEMプログラムに読み込ませるために作りました． ~参考記事~ Python VTKを使ってSTLをVoxelメッシュに変換する [VTK]閉曲面ポリゴンから解析用構造格子を生成する #2 対象者 stlからボクセルデータを得たい人 c++を読むのが大変な人 vtkのインストールが面倒な人 目次 コード toleranceの変更の影響 コード 本家様ではfor文でポイントデータを作っていますが， ここでは"vtk.util.numpy_support"ライブラリで，ndarrayを直にvtkに投げています．参考 (質問に答えていただいた方ありがとうございました．) # 参考元: https://qiita.com/torisan_piyopiyo/items/588e607c578b4b00903a

アンシス・ジャパンは2020年8月5日、7月にリリースした高い操作性を備えた次世代製品設計ソフトウェアアプリケーション「Ansys Discovery」の最新バージョンである「Ansys Discovery 2020R2」に関する説明会を開催。新たに2つのソルバーが選択可能になったこと、ならびに新たなユーザーインタフェース(UI)を採用したこと、そして製品パッケージの構成などが変更されたことなどを説明した。 製品の販売パッケージ形態が変更に 「Ansys Discovery 2020R1」までは「Discovery Live」、「Discovery AIM」、「Discovery SpaceClaim」それぞれについて、Discovery SpaceClaimを利用できるジオメトリ編集のモデリング用パッケージ「Ansys Discovery Essential」、SpaceClaimとLi

サイバネットシステムは、クラウドCAE環境の最新版「サイバネットCAEクラウド3.0」の販売を開始した。Webブラウザアクセスオプションの提供や多要素認証への対応などで、使いやすさと安全性が向上している。 サイバネットシステムは2022年11月17日、クラウドCAE環境の最新版「サイバネットCAEクラウド3.0」の販売を開始した。同年12月1日からサービスの提供を開始する。 サイバネットCAEクラウドは、直感的な操作が可能なGUI（CAEポータル）を搭載。専門知識がなくても、サーバの起動、終了をはじめ、サーバの新規作成や構成変更などが容易にできる。計算規模や用途に適したCPU数、メモリサイズ、高性能グラフィックスといった豊富なマシンリソースや、クラウド環境でも快適に操作可能な高速リモートデスクトップを利用できる。 クラウドCAE環境の最新版「サイバネットCAEクラウド3.0」の特長 最新版

Kubernetesは、宣言的な構成管理と自動化を促進し、コンテナ化されたワークロードやサービスを管理するための、ポータブルで拡張性のあるオープンソースのプラットフォームです。Kubernetesは巨大で急速に成長しているエコシステムを備えており、それらのサービス、サポート、ツールは幅広い形で利用可能です。 このページでは、Kubernetesの概要について説明します。 Kubernetesは、宣言的な構成管理と自動化を促進し、コンテナ化されたワークロードやサービスを管理するための、ポータブルで拡張性のあるオープンソースのプラットフォームです。Kubernetesは巨大で急速に成長しているエコシステムを備えており、それらのサービス、サポート、ツールは幅広い形で利用可能です。 Kubernetesの名称は、ギリシャ語に由来し、操舵手やパイロットを意味しています。Googleは2014年にKu

Kubernetesとは 概要や、Dockerとの違いを5分で入門 こんにちは。クラウドエース編集部です。 さまざまな企業・サービスが登場し続け、毎日いくつものアプリケーションが開発されている現在。 「複数ホストでの管理が煩雑になってきた」 「アプリ公開や修正が自動化できれば良いのに」 そんな風に感じる場面もありますよね。 そんな中、複数コンテナを管理・自動化できるプラットフォームとして注目されているのが Kubernetes です。 本記事では、Kubernetes とは何かという基本的な部分から、Docker との違い、利用する具体的なメリットまで解説していきます。 Kubernetes とは？ Kubernetes とは、コンテナの運用管理と自動化を行うために設計されたオープンソースソフトウェアです。読み方は「クバネティス」もしくは「クーベネティス」。ギリシャ語で、操舵手・パイロット

はじめに PFNエンジニアの上野です。Cluster Servicesチームという、PFNの機械学習基盤を開発・運用するチームに所属して、日々基盤の改善や新機能の開発を進めています。 本記事は、以前にヤフー株式会社のAIプラットフォームチームと共催したイベント「オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜 #1」のPFNパートをざっくりまとめて、2022年のPFNの機械学習基盤について紹介するものです。 イベントの第二回を 8/29 に開催して、さらに新しい取り組みについても紹介しますので、ぜひこちらから参加登録をお願いします。 PFNのオンプレML基盤の取り組み スライド全体はこちらからアクセスできます。 もくじ オンプレクラスタの概要 使いやすい環境 リソースの効率的かつフェアな利用 信頼性・運用省力化 クラスタに関わる組織 オンプレクラスタの概要 PFNエンジニア

Overview 深層学習による問題解決能力を支える計算基盤 深層学習をはじめとするPreferred Networks(PFN)の中核技術は膨大な計算を要求します。 PFNでは、多量の計算を効率的に実行するために独自の計算機クラスターを複数運用しています。 これらの計算機クラスターはシリーズ毎にナンバリングされており、現在はMN-2、MN-3が稼働しています。 PFNにおける計算基盤の研究開発 PFNのビジネスや研究開発は膨大な計算能力に支えられており、常に多くの計算需要が存在しています。性能や効率が良い計算基盤を実現するための研究開発はPFNにとって欠かすことができないものです。 GPUやMN-Coreなどの演算アクセラレータを搭載したサーバー群とネットワークやストレージなどの周辺要素を組み合わせてPFNが必要とするワークロードに最適化されたシステム設計をおこない、常に最先端の計算基盤

中外製薬株式会社（本社：東京、代表取締役社長 CEO：小坂 達朗、以下、中外製薬）と株式会社Preferred Networks（本社：東京、代表取締役社長 CEO：西川 徹、以下、PFN）は、革新的な医薬品・サービスにおける新たな価値創出を目的とし、包括的パートナーシップ契約を締結したことをお知らせいたします。 中外製薬は、「創造で、想像を超える。」の企業スローガンの下、イノベーションによる世界の医療への貢献を目指しています。IoT（Internet of Things）やAI（Artificial Intelligence）の急速な進展が社会に大きな変化をもたらす中、ライフサイエンス分野においても、これらの技術と既存の技術の融合により、これまでにないイノベーションの可能性が広がっています。今般、最先端の深層学習技術と中外製薬の有する知見・技術・データの応用による新しい価値の創出を目指し

汎用原子レベルシミュレータ『Matlantis』のプラットフォームに Amazon EKS と Amazon EC2 GPU インスタンスを採用することで サービス化の検討開始からわずか 6 か月で製品化 交通システム、製造業などの分野を中心にディープラーニングの研究・開発を行う株式会社 Preferred Networks（以下 PFN）と、石油元売り大手の ENEOS 株式会社の共同出資で設立された株式会社 Preferred Computational Chemistry（以下PFCC）。同社は 2021 年 7 月、原子レベルで材料の挙動を再現することで大規模な材料探索を行う汎用原子レベルシミュレータ『Matlantis ™（マトランティス）』をリリースしました。サービスのプラットフォームには、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EK

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