Inženýrská datová věda a umělá inteligence

Díky nahrazení časově náročných běhů řešitelů náhradními modely využívajícími umělou inteligenci a modelováním se sníženým řádem pomáhají funkce AI společnosti Simcenter snížit fronty simulací, které zpomalují iterativní návrh. Inženýři tráví méně času čekáním na výsledky a více času činěním informovaných návrhových rozhodnutí - urychlují celý vývojový cyklus produktu od konceptu až po validaci.

Tradiční pracovní postupy návrhu jsou omezeny pomalými iterativními cykly CAD a simulací. Schopnosti umělé inteligence Simcenter — zahrnující generativní generování konceptů založených na umělé inteligenci, geometrické hluboké učení a multidisciplinární optimalizaci designu — přinášejí výsledky během několika sekund a dávají inženýrům svobodu vyhodnotit podstatně více směrů návrhu ve stejné časové ose projektu.

Simcenter je navržen tak, aby demokratizoval umělou inteligenci a strojové učení napříč celou inženýrskou organizací - nejen datovými vědci nebo specialisty na umělou inteligenci. Funkce umělé inteligence jsou integrovány přímo do známých prostředí CAD a simulací prostřednictvím intuitivních pracovních postupů bez kódu navržených pro praktikující inženýry. Modelové školení, datové kanály a ladění algoritmů fungují transparentně na pozadí - takže každý tým, bez ohledu na zázemí nebo velikost organizace, může využít konkurenční výhody inteligentní simulace bez strmých křivek učení nebo vyhrazených zdrojů umělé inteligence.

Software Simcenter pro inženýrské datové vědy a AI přináší měřitelnou hodnotu napříč celým spektrem fyzikálních oblastí - strukturální integrita, výkon při srážkách, řízení teploty, výpočetní dynamika tekutin, simulace výroby a elektromagnetické chování - zajišťuje, že každá inženýrská disciplína těží z inteligentního zrychlení, nejen z několika vybraných. Organizace napříč odvětvími letectví, automobilového průmyslu, těžkých zařízení, průmyslových strojů a energetiky využívají tuto schopnost napříč doménami ke kompresi návrhových cyklů, snižování fyzických prototypů, snížení nákladů na vývoj a rychlejší uvedení produktů s vyšším výkonem na trh.

Modely AI jsou vyškoleny na vysoce věrných technických datech, přičemž výkon je přísně srovnáván pomocí zavedených metrik chyb - jako je průměrná absolutní chyba (MAE) a MSE (Mean Squared Error). Výsledky jsou vysvětlitelné a ověřené, nikoli předpovědi černé skříňky. To poskytuje inženýrům plnou viditelnost, aby mohli s kvantifikovatelnou jistotou vyslýchat, interpretovat a jednat na základě poznatků generovaných umělou inteligencí. Dále ověřujte výsledky předpovídané umělou inteligencí přímo proti simulačním nebo testovacím benchmarkům, čímž uzavřete smyčku mezi inteligentní akcelerací a technickou přísností.

Funkce umělé inteligence v portfoliu Simcenter jsou navrženy tak, aby byly flexibilní a přístupné v celé řadě hardwarových prostředí. Pro týmy, které upřednostňují rychlost tréninku a výkon modelu, se důrazně doporučuje akcelerace grafické procesorové jednotky (GPU) s podporou moderních architektur včetně nejnovější mikroarchitektury Blackwell společnosti NVIDIA, což umožňuje výrazně rychlejší trénink modelů a inference ve velkém měřítku. Organizace provozující velké a složité inženýrské programy jsou plně podporovány v prostředích vysoce výkonných výpočetních systémů (HPC), což poskytuje výpočetní prostor, který vyžadují náročné simulační úlohy. Pro týmy bez vyhrazené infrastruktury GPU a HPC zůstává podporovanou možností školení založené na CPU - zajištění dostupnosti hardwaru nikdy není překážkou pro přijetí simulace akcelerované umělou inteligencí.

Spustitelné digitální dvojče (xDT) využívá inteligenci zabudovanou uvnitř simulačního prostředí Simcenter a umožňuje okamžité nasazení v širším podniku. Vysoce věrná simulace je zapouzdřena do lehkých modelů se sníženým řádem, které mohou být dále začleněny do spustitelných digitálních dvojčat, což umožňuje inženýrům a provozním zúčastněným stranám komunikovat s přesnými digitálními reprezentacemi jejich produktů v reálném čase. Výsledkem je rychlejší a informovanější rozhodování v každé fázi životního cyklu produktu - od včasné validace konceptu až po monitorování výkonu v provozu - čímž se odstraní tradiční bariéry mezi odborníky na dané téma a širšími týmy, které jsou závislé na jejich poznatcích.