規格認定工数を加味した設計の最適化を機械学習を通じて実現する取り組み―米Senvol

2020.12.03

米Senvol（センボル）は、米国陸軍研究所（ARL）と契約を締結し、データ駆動型機械学習ソフトウェアであるSenvol MLを活用して、アディティブマニュファクチャリング用の部品の迅速な設計と認定工数を最小化するための設計を可能にする為の取り組みを行うことを明らかにした。（写真はSenvol社WEBサイトより）

Senvolの社長であるAnnieWangは、「Senvolは、米国陸軍向けにデータ駆動型の機械学習テクノロジーを実装し、材料費と部品認定のコストを大幅に削減します。コストの大幅な削減と速度の向上により、軍はアディティブマニュファクチャリングが提供する変革の可能性を完全に解き放ち、戦闘機の準備をサポートできるようになります。」とコメントしている。

1 AMで安価に複雑な造形を実現できても規格準拠の認定試験工数が過大になる
2 AMの自由度と規格対応のバランスをAIで機械学習で最適化するために

AMで安価に複雑な造形を実現できても規格準拠の認定試験工数が過大になる

防衛、航空宇宙、医療用途の重要な部品は、使用前に正式に安全規格に準拠しているか、認定しなければ利用できない。アディティブ・マニュファクチャリング（AM）で製造された部品を認定するには、数千の個別テストで構成され、数百万ドルの費用がかかり、完了するまでに数年を要する広範な経験的テストが必要な上に、製造プロセスが変更にある際には再認定が必要となる。（この面でもGEアディティブが進める部品点数の削減は非常に功を奏する。）

AM活用のメリット利点である加工点が多くても製造コストを抑制でき、ソフトウェアを用いた設計の効率化を活用すると、テスト対象のパーツの複雑度が増し、テストするためにも複雑な過程が必要になり、大きな負担になってしまう。

この話を聞いて、航空業界で1兆円規模の開発費と12年もの開発期間の果て、１機の納入もできなかったスペースジェット（旧MRJ）を思い出す方も多いだろう。国策事業として多額の開発費と優秀な人員を投入していても、型式証明を取得できなかったことが大きな課題となって製品化が難航し、開発凍結の憂き目にあった。

こうした事情はアメリカでも同様で、規格認定は軍事産業でも大きな課題となる。米国陸軍研究所（ARL）の高度製造・材料・プロセスプログラム（AMMP）マネージャーであるStephanie Kochは、「アディティブ・マニュファクチャリングは、複数の陸軍近代化優先アプリケーションを可能にするために使用できる有望なテクノロジーです。（中略）アディティブ・マニュファクチャリングが提供する可能性にもかかわらず、アディティブ・マニュファクチャリング部品の設計、認定、認証に関連するコストが高く、時間を要するため、採用の速度は非常に遅いです」と述べている。

AMの自由度と規格対応のバランスをAIで機械学習で最適化するために

Senvolはこうした規格認定の要件をはじめから意識して設計の最適化を実施できる機械学習プログラムをもって、課題を解決しようとしている。

認定工数を加味した設計の最適化を機械学習を通じて実現するという今回の取り組みは、まだこれから始まる段階だが、検証のためにミサイルパーツを製造し、実際のパフォーマンス要件がSenvol MLソフトウェアによって予測されたものとどの程度近いかを評価し、最終的にそのパーツを認定する工数を確認していく事になりそうだ。そのために教師データとして性能改善とテスト工数の軽減、コスト軽減を実現している設計データを多数収集し、機械学習による最適な設計最適化を目指していく事になるだろう。

Senvolは1社でこの取り組みを行うわけではなく、パートナーとして、ロッキードマーティンミサイルズ＆ファイアコントロール、EWI、ピルグリムコンサルティングが含まれるという。契約は、AMMPプログラムを通じて国立製造科学センター（NCMS）によって管理されるということだが、Senvolは米国の陸軍・海軍・空軍に対してSenvol MLを提供することとなるようだ。

AMの規格はJISではまだ未制定だが、ドイツのDIN-SPEC、アメリカASTMなどですでに制定が相次いでおり、個別の産業セクターへの展開も始まっている。日本でも、航空宇宙、医療、軍事面での規格対応は必須となるため、製造方法だけではなく試験方法を加味した設計の重要性は増大していく事だろう。