Physics AI support

Physics AI support na bázi VORtech

VorTech podporuje své klienty ve vývoji softwaru pro simulaci, prognózu, optimalizaci a analýzu. Stručně řečeno: pomáháme vyvíjet software, kde je výpočetní technika základním prvkem. Naši softwaroví inženýři mají zkušenosti s inženýrstvím, matematikou a výpočetní technikou. Máme specialisty na fúzi modelů a dat, vysoce výkonné výpočty a strojové učení. V úzké spolupráci s odborníky a vývojáři našich klientů společně vyvíjíme nejlepší možná řešení.

Objevujte VORtech

Proč Implementujte AI pro monitorování, řízení a digitální dvojčata?

AI pro digitální dvojčata a pro systémy pro monitorování a řízení je obvykle trénována na datech ze systémových senzorů. Taková data senzorů jsou však obvykle omezená a hlučná a nedostatečná k tomu, aby umělá inteligence pochopila fyziku systému. To povede k nevyzpytatelnému nebo nesprávnému chování umělé inteligence. Tento problém řešíme začleněním znalostí o fyzice systému do tréninkového procesu, aby byla AI v souladu s touto fyzikou.

Výhody

S naší podporou mohou inženýři vyvíjející digitální dvojčata nebo systémy pro monitorování a řízení trénovat modely AI, které chápou a respektují fyziku systému, což je činí spolehlivějšími než modely AI vyškolené standardními přístupy.
S naším přístupem k umělé inteligenci jsou omezená a hlučná data senzorů dostatečná pro trénování spolehlivých modelů strojového učení.
Modely AI založené na fyzikálních přístupech AI jsou obvykle vysvětlitelné, protože respektují fyziku systému, což vede k větší důvěře vlastníků systému.

Vybrané funkce

Trénujte AI z dat senzorů

Pomáháme vývojářům digitálních dvojčat a systémů pro monitorování a řízení trénovat modely AI z omezených a hlučných dat pocházejících ze senzorů v systému.

Poradenství v oblasti fyziky AI

Nabízíme poradenství v oblasti používání fyzikální umělé inteligence, včetně hodnocení potenciálu fyziky AI, školení a výuky.

Auditování umělé inteligence pro fyzikální aplikace

Audit modelů AI používaných v kyberneticko-fyzických systémech

Auditujeme modely AI, které se používají v digitálních dvojčatech nebo v systémech pro monitorování a kontrolu, abychom posoudili, zda byly použity správné přístupy k zajištění souladu se základní fyzikou a zda je model vhodný pro daný účel.

Case Study

Náhradní model pro teplotní model datového centra

4DCool: monitorování vnitřního klimatu datového centra

4DCool umožňuje optimální regulaci teploty v datových centrech tím, že poskytuje prediktivní 3D teplotní model založený na datech ze senzorů v kombinaci s modelem pro fyziku vnitřního klimatu.

Digitální dvojče pro vnitřní klima v datových centrech

Typy použití ve skutečném světě

Select...

Náhradní model pro simulaci dopravního pásu

Model-in-the-loop pro řízení dopravníkového pásu

Vycvičili jsme náhradní model umělé inteligence pro řízení velkého a složitého dopravního pásu ve smyčce. Toto řízení modelu ve smyčce je robustnější a spolehlivější než původní řízení založené na pravidlech.

Projděte si zdroje a související produkty

Další informace a zdroje

Vortech-Whitepaper Fyzika AI