Altair AI Studio (旧RapidMiner)
製品紹介
概要
Altair RapidMiner とは
Altair RapidMinerは、データ サイエンスの専門知識やコーディングの知識がなくても、機械学習やニューラルネットワークを用いた複雑な分析ワークフローを作成したり、高度な統計モデルを構築できる機械学習プラットフォームです。 Altair RapidMinerは世界で100万人以上が使用しガートナーマジック・クアドラントでリーダーに認定されている世界有数のデータ分析プラットフォームです。
視覚的なブロックベースのワークフロー
Rapid Miner Studioでは、視覚的なブロックベースのワークフローデザインにより、データ準備や機械学習モデルの作成など、複雑なワークフロー設計を簡単に行うことができます。
データ加工・データ分析・学習モデル構築をワンスルーで実施
RapidMinerはデータ可視化(前処理)、データ加工、モデル作成、評価、運用までを一つのプラットフォームで完結することができます。さらにExcelやCSVファイルなど様々な形式のデータの取り込みや各種データベースとの接続も可能です。PythonやRとの連携も可能です。
Turbo PrepとAuto Model
Rapid Minerには「Turbo Prep」と「Auto Model」という2つの便利な機能があります。Turbo Prepでは直感的な操作でデータ処理が可能であり、データ分析と予測モデル構築の為の前処理工数を短縮します。Auto Modelでは数ある予測モデルの中から、より高精度のモデルを効率的に構築・選定することが可能です。
CAE分野における活用
CAE分野のAI・機械学習の活用事例として、工場における製品故障・品質予測、実験結果の補間、官能性評価等が挙げられます。製造業では限られた設計期間でより最適な設計が望まれる状況です。このような状況で、近年、実験やシミュレーション結果を学習させたサロゲートモデルと呼ばれる予測モデルが注目されています。一般的にサロゲートモデルは高速ですので、シミュレーションにかかる時間を圧縮し、より多くの設計案の検討が可能となります。
稼働環境
解析事例
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片側腹斜筋張力制限がスクワット動作における腰椎椎間関節圧縮力に与える影響
腰部障害との関連が指摘されている腰椎関節への圧縮力がどのように変化するかを検討した、本事例についてご紹介いたします。 -
バーチャルEMGを用いた筋活動量フィードバック型アクティブアシストデバイスのモデル化
筋骨格モデル上に仮想的な筋電(以下、バーチャルEMG)を導入し、筋活動量に基づいてアシスト力を制御するアクティブアシスト... -
AnyBodyによる投球動作時の肩甲下筋張力推定
肘下がりを有する投手と有さない投手を比較した試みについてご紹介いたします。
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SPLYZA Motionのデータを使用したAnyBodyによる筋骨格モデル解析
AIによる動作の解析ができる商用アプリケーション SPLYZA Motion と、同アプリケーションで取得したデータを活... -
異なるマグカップ把持姿勢における手指部に生じる力学的負荷の定量化
日常生活動作のなかでも実施頻度が高いことが想定されるコップ・カップの把持動作を対象として、異なる把持姿勢でコップ・カップ... -
Detailed Hand Modelによる異なる摩擦状態での物体把持
AnyBodyに実装されている静止摩擦力を表現できる反力推定機能と、手詳細モデルであるDetailed Hand Mod...
ソフトウェア技術サポート
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