ASCMO（モデルベース適合ツール）とは
ETAS社のASCMO製品ファミリは、データに基づいてシステムをモデリングおよび最適化するための幅広いソリューションを提供しています。
ASCMOは、Advanced Simulation for Calibration, Modeling, and Optimization（適合、モデリング、最適化のための高度なシミュレーション）を表しており、ASCMOを使用するとAIを用いた機械学習分野の高度な手法により、わずかな計測データを基に複雑なシステムの挙動を正確にモデリングすると共に、解析および最適化することができます。
製品概要
- ASCMO-DESK：モデリングおよび適合用インターフェース
- ASCMO-STATIC：データを基に定常挙動をモデリング
- ASCMO-DYNAMIC：データを基に動的挙動をモデリング
- ASCMO-MOCA：モデルパラメータの最適化
ASCMO-MOCA：モデルパラメータの最適化
ETAS社のASCMO-DESKは、ASCMO-STATIC、ASCMO-DYNAMIC、およびASCMO-MOCAの基盤となる共通インターフェースとして機能します。また、運転サイクルの管理と計算をするCycle Generator、散布図の表示、および適合データの編集のためのCalibration Data Editorツールも含まれております。
ASCMO-STATIC：データを基に定常挙動をモデリング
ETAS社のASCMO-STATICを使用すると、複雑なシステムの定常挙動をモデリングしたデータベースのモデルを作成できます。また、ASCMO-STATICには、システムの挙動を可視化、解析、および最適化するための豊富な機能やオプションが用意されており、DoEの手法（Design of Experiments：実験計画法）に基づいた実験計画の作成に使用することもできます。
ASCMO-DYNAMIC：データを基に動的挙動をモデリング
ETAS社のASCMO-DYNAMICを使用すると、複雑なシステムの動的／過渡的挙動をモデリングしたデータベースのモデルを作成できます。ASCMO-DYNAMICには、システムの挙動を可視化および解析するための豊富な機能やオプションが用意されており、ASCMO-MOCAにエクスポートすれば、最適化を行うことも可能です。 また、DoEの手法（Design of Experiments：実験計画法）に基づいた実験計画の作成に使用することもできます。
ASCMO-MOCA：モデルパラメータの最適化
ETAS社のASCMO-MOCAでは、さまざまなプラントモデルやコントローラモデルをロード、接続、またはモデリングすることで、ECUやシミュレーション環境などで使用される物理モデルのパラメータを最適化できます。さらに、計測データのロード、モデルパラメータのインポートやエクスポート、および最適化タスクの定義も可能です。
また、ASCMO-MOCAには、使用されるデータやモデルを可視化および解析するための豊富な機能やオプションが用意されておりますので、強力なアルゴリズムにより、滑らかさや単調性などの制約を考慮しながら多数の自由パラメータを同時に最適化することができます。
お客様の利点
- 使いやすく、数学の専門知識が不要
- AIを用いた機械学習分野の強力な手法
- 多次元の依存関係をインタラクティブにグラフィック表示
- 標準化されている形式を使用してモデルやデータを共有することが可能
- 標準化されている形式を使用してモデルやデータを共有することが可能
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