「測れないものを、解く。」
CALMARIONは、東京大学発のディープテックスタートアップです。私たちが取り組むのは、「測定できない量をどう知るか」という難題です。機器の内部温度、材料にかかる応力、電池・キャパシタの内部状態など、これらは直接観測が困難でも、表面・外部から取得できるデータと物理シミュレーションを組み合わせることで、高精度に推定・最適化することが可能です。
本ブースでは、当社のコア技術である物理シミュレーションの逆解析を活用した以下の応用事例をご紹介します。
デバイス内部発熱量の推定：表面温度の観測データから、内部の発熱分布を逆算。熱源の特定や異常検知に応用可能です。
熱膨張による応力解析：加熱時の変形・応力分布を高精度にシミュレーションし、設計評価や故障予測を支援します。
電気二重層キャパシタの充放電特性推定：外部計測から内部の電気化学パラメータを同定し、デバイス特性の把握・最適制御に貢献します。
スクリューの形状最適化：物理シミュレーションと最適化アルゴリズムを組み合わせ、性能を最大化する形状を自動で探索します。
ブラックボックス型AIとは異なり、物理法則に基づく解析であるため、結果の根拠が明確で、エンジニアリング判断に直接活用できます。PoCから継続活用まで、お客様の課題に寄り添いながら伴走いたします。ぜひお気軽にブースへお立ち寄りください。