解析条件を組み立てる
形状、流体、境界条件、計算条件などを自然言語から整理し、OpenFOAMのケースに落とします。
OpenFOAM × Generative AI
生成AIでOpenFOAMを
どこまで自動化できるか
CFD解析は、ケースを作って計算を開始すれば終わりではありません。条件の整合、実行エラーの修正、結果の可視化、そして物理的に妥当かの確認まで必要です。M&Tでは、生成AIを使ってこの一連の流れをどこまで自動化できるかを実際に試しています。
What we tested
M&Tで確認したこと
M&TではWindows＋WSL環境で、CubitからOpenFOAMへつなぎ、解析実行、VTK出力、画像化までを生成AIから一連で進める実験を行っています。形状や解析条件も会話から与え、AIが必要なファイルと操作を組み立てます。
実行して直す
ケースを生成するだけでなく、実際にソルバーを動かし、エラーや不足があれば原因を確認して修正します。
結果まで確認する
計算結果をVTKなどへ変換し、可視化した上で、期待した現象になっているかを確認します。
Execution is not validation
「最後まで計算できた」と「正しい解析」は別です
生成AIは、入力ファイルの作成やエラー修正をかなり自動化できます。しかし、エラーをなくすことだけを目的にすると、意図した物理条件まで変えてしまう可能性があります。そこで、実行の成功と解析の妥当性を分けて確認します。
1. 実行できたか
ケース構成、辞書、メッシュ、ソルバー設定に問題がなく、計算が完了したかを確認します。
2. 条件を守ったか
境界条件や物性値、モデル選択など、人が指定した重要条件が途中で変わっていないかを確認します。
3. 結果は妥当か
収束、保存則、既知の傾向、メッシュ依存性など、対象に応じた確認を行います。ここは解析の専門知識が必要です。
Workflow
AIに任せる範囲を、工程ごとに分けて考える
現在の生成AIは、CFDの各工程を個別に支援するだけでなく、実行結果を見ながら次の操作へ進む使い方ができます。一方で、どの工程でも確認点を残しておくことが重要です。
前処理
形状準備、CAEメッシュ、境界の分類、ケース構成。M&TではCubitとの接続も含めて検証しています。
解析
ソルバー選択、物性・境界条件、計算制御、実行ログの確認、エラーからの再実行。
後処理
結果変換、断面・コンター・グラフの生成、数値の抽出、比較、レポート作成。
2026 research landscape
研究も「生成」から「実行・修正・検証」へ
2026年のOpenFOAM向けAI研究では、自然言語からケースを作るだけでなく、メッシュ、実行、後処理までを一連で扱うエージェント型の研究が進んでいます。Foam-Agentは、OpenFOAMの工程を明示的に分け、実行時の失敗を診断・修正する設計を重視しています。OpenFOAMGPT 2.0も、メッシュから計算、後処理までを含むend-to-end CFD自動化を報告しています。
M&T approach
目標は「自動で走る」ことではなく、使える解析にすること
生成AIによるCFD自動化では、入力生成の速さだけを追いません。人が決める目的と条件、AIが担当する作業、実行結果からの修正、最後の妥当性確認までを一つの流れとして扱います。自動化できる部分は自動化し、判断が必要な部分は残します。