ASCMO-DYNAMIC
ETAS ASCMO-DYNAMICを用いることにより、複雑なシステムの動的／過渡的挙動を捉えるデータベースモデルを作成することができます。ASCMO-DYNAMICは、システム挙動の可視化と解析のための幅広い機能とオプションを提供します。さらに、最適化のためのASCMO-MOCAへのエクスポートが可能で、DoE手法（実験計画）に基づいた実験計画の作成をサポートします。
ASCMO-DYNAMICは機械学習分野のAI手法を用いているため、基礎となるアルゴリズムの詳細な知識を必要とすることなく、複雑な関係を正確にモデル化することができます。この柔軟性により、経験の浅いユーザーでもパラメータ不要の自動モデル作成が行え、経験を積んだ専門家であれば、豊富な設定オプションの恩恵を受けることができます。
ASCMO-DYNAMICの一般的な用途は、内燃機関における過渡プロセスのモデリングです。典型例としては、排出ガスと燃料消費を純粋に定常的に考慮するだけでは不十分である実路走行排気（RDE：Real Driving Emissions）があげられます。ピークなどの動的効果は、結果全体に大きな影響を与える可能性があります。ASCMO-DYNAMICで燃料消費量や汚染物質排出量のような関連変数をモデリングする際には、過去の値や変化率が考慮され、動的な運転操作が関連出力変数に及ぼす影響を詳細かつ時間分解的に分析することができます。
ASCMO-DYNAMICで使用される手法の対象は内燃エンジンに限定されないため、電動モビリティ（充電戦略など）のような分野にも応用できます。
参照
ASCMO-DYNAMICユーザーインターフェースのエレメント