革新的プレス成形シミュレーションデータセット「PressNet」の登場

プレス成形シミュレーションの新時代を切り開く「PressNet」

2025年8月20日、カリフォルニア州アナハイムで、Accelerated Komputing社は「PressNet」と名付けられた新しいプレス成形用の3Dデータセットを発表しました。このデータセットは、日本の株式会社ゴーデルブロック、カーネギーメロン大学などとの国際共同研究に基づいています。2025国際設計工学技術会議・コンピュータ情報工学会議（IDETC/CIE2025）での発表を通じて、プレス成形の未来が示唆されました。

共同研究の背景と意義

プレス成形は、多種多様な材料を用いた製品製造において欠かせないプロセスです。このプロセスでの精密なシミュレーションが求められる理由は、製造コストの削減と高品質な製品の安定的な生産にあります。しかし、従来の有限要素法（FEM）によるシミュレーションは計算に時間がかかり、コストも高くなってしまうという問題がありました。そこで、Accelerated Komputing社を中心とした研究チームは、これらの課題を克服するために、業界初となる包括的なプレス成形のシミュレーションデータセットを開発しました。

PressNetの特徴

「PressNet」では、15種類の異なる金型形状について、それぞれ10条件による詳細な150ケースのシミュレーションが収められています。これにより、研究者や実務者は貴重なデータにアクセスでき、多様なパラメータの変動を考慮した研究が行えます。さらに、データはオープンソースとして提供され、広く利用できる環境が整えられています。

技術的な成果

本研究では、深層学習技術を駆使して、プレス成形シミュレーションのためのサロゲートモデルを構築しました。その結果、Graph Convolutional Network（GCN）とDynamic Graph Convolutional Neural Network（DGCNN）という2つの深層学習アーキテクチャを用いてベンチマークを行ったところ、計算時間を大きく短縮できることが確認されました。