חמש דקות במקום 45 — ומה קורה ל-12% שנשארו 🧠📐 בכל סבב תכן אנחנו… — האקדמיה למכניקה מעשית — TG.ME

‏חמש דקות במקום 45 — ומה קורה ל-12% שנשארו 🧠📐 בכל סבב תכן אנחנו מחכים לסולבר. מה אם במקום לפתור, נלמד לנחש את התוצאה? ‏האתגר ההנדסי: ‏בתכן צמיגים משתמשים בניתוח אלמנטים סופיים (FEM) כדי לחשב את העיוות במגע עם הכביש. רשת עדינה יותר נותנת דיוק טוב יותר, אבל גם זמן חישוב ארוך יותר. בפועל: כ-600,000 אלמנטים, וכ-45 דקות לכל ריצה. ובנוסף צריך מהנדס מנוסה שיידע להגדיר את הניתוח נכון. ‏הרעיון — מודל תחליפי (Surrogate Model): במקום לפתור את המשוואות מחדש, ‏מאמנים מודל על תוצאות FEM קודמות שהחברה צברה לאורך שנים. המודל מבוסס רשת נוירונים על גרף ‏(Graph Neural Network — GNN), וזו התאמה טבעית: רשת האלמנטים היא ממילא גרף של צמתים וקשרים ביניהם. ‏מה קיבלו בפועל: ‏ביוני 2026 הודיעו DUNLOP (סומיטומו ראבר) ופוג'יטסו על ניסוי היתכנות משותף. זמן הניתוח ירד מכ-45 דקות לכ-5 דקות. הדיוק הממוצע בחיזוי צורת כתם המגע ‏עמד על 87.7% מול ניתוח FEM מלא. ‏למה 87.7% זה מספר מעניין: מודל תחליפי אינו סולבר. הוא מכליל בתוך התחום שעליו אומן, ומחוצה לו הביצועים יורדים. כלומר זה כלי לסינון מהיר של הרבה חלופות תכן, לא תחליף לאימות הסופי. מי שחותם על התכן ‏עדיין ירצה ריצת FEM מלאה. ‏מה מגיע עכשיו: החברות מפתחות כלי תמיכה למתכנן שאפשר להפעיל בלי ידע מיוחד בניתוח. היעד המוצהר: הטמעה בדאנלופ עד אפריל 2027. פוג'יטסו מתכננת להריץ את המודל ‏על מעבד חדש שהיא מפתחת (FUJITSU-MONAKA) כבר בדצמבר 2026. ‏השורה התחתונה: ‏ה-AI כאן לא מחליף את הפיזיקה. הוא מחליף את ההמתנה. וזה בדיוק מה שמשנה את אופן העבודה של המתכן: במקום שלוש ריצות בשבוע, שלושים ניסיונות ביום. ‏קצת על מי אלו DUNLOP ופוג'יטסו? ‏DUNLOP הוא המותג הגלובלי של סומיטומו ראבר היפנית, מיצרניות הצמיגים הגדולות בעולם. פוג'יטסו היא חברת שירותי הדיגיטל הגדולה ביפן, ‏והביאה לשיתוף הפעולה את צד ה-AI והמעבדים. האם תחתמו על תכן שאושר על ידי מודל תחליפי בלבד, או שתמיד תדרשו ריצת אימות מלאה? ומי מכם כבר משתמש במודל מבוסס למידה בתוך תהליך התכן — ואיך אתם יודעים מתי לא לסמוך עליו? מוזמנים לשתף בקבוצת הדיונים 👇 סרטון קצר שממחיש את רעיון המודל התחליפי בסימולציה, ‏מהערוץ של Ansys: ‏https://www.youtube.com/watch?v=4TZ1xaItmQ0 ‏🔗 מקור: 📎 https://www.srigroup.co.jp/english/newsrelease/2026/sri/2026_055.html