Teknisk datavidenskab og AI

Ved at erstatte tidskrævende løserkørsler med AI-drevne surrogatmodeller og modellering med reduceret rækkefølge hjælper Simcenters AI-funktioner med at reducere de simuleringskøer, der bremser iterativt design. Ingeniører bruger mindre tid på at vente på resultater og mere tid på at træffe informerede designbeslutninger - hvilket fremskynder hele produktudviklingscyklussen fra koncept til validering.

Traditionelle designarbejdsgange begrænses af langsomme, iterative CAD- og simuleringscyklusser. Simcenters AI-funktioner - der spænder over generativ AI-baseret konceptgenerering, geometrisk dyb læring og tværfaglig designoptimering - leverer resultater på få sekunder, hvilket giver ingeniører friheden til at evaluere betydeligt flere designretninger inden for den samme projekttidslinje.

Simcenter er specialbygget til at demokratisere AI og maskinlæring på tværs af hele ingeniørorganisationen - ikke kun dataforskere eller AI-specialister. AI-funktioner er integreret direkte i velkendte CAD- og simuleringsmiljøer gennem intuitive arbejdsgange uden kode designet til praktiserende ingeniører. Modeltræning, datapipelines og algoritmejustering fungerer gennemsigtigt i baggrunden - så ethvert team, uanset baggrund eller organisationsstørrelse, kan udnytte konkurrencefordelen ved intelligent simulering uden stejle indlæringskurver eller dedikerede AI-ressourcer.

Simcenters tekniske datavidenskab og AI-software leverer målbar værdi på tværs af hele spektret af fysikdomæner - strukturel integritet, nedbrudsydelse, termisk styring, beregningsmæssig væskedynamik, fremstillingssimulering og elektromagnetisk adfærd - hvilket sikrer, at alle ingeniørdiscipliner drager fordel af intelligent acceleration, ikke kun nogle få udvalgte. Organisationer på tværs af rumfart, bilindustri, tungt udstyr, industrimaskiner og energisektorer udnytter denne tværdomæneevne til at komprimere designcyklusser, reducere fysiske prototyper, sænke udviklingsomkostninger og bringe produkter med højere ydeevne hurtigere på markedet.

AI-modeller trænes i tekniske data med høj kvalitet, hvor ydeevnen er nøje benchmarked ved hjælp af etablerede fejlmålinger - som gennemsnitlig absolut fejl (MAE) og MSE (Mean Squared Error). Resultaterne er forklarbare og validerede og ikke blackbox-forudsigelser. Dette giver ingeniører fuld synlighed til at forhøre, fortolke og handle på AI-genereret indsigt med kvantificerbar tillid. Valider yderligere AI-forudsagte resultater direkte i forhold til simulerings- eller testbenchmarks, hvilket lukker kredsløbet mellem intelligent acceleration og teknisk strenghed.

AI-funktioner i Simcenterporteføljen er designet til at være fleksible og tilgængelige på tværs af en række hardwaremiljøer. For teams, der prioriterer træningshastighed og modelydeevne, anbefales GPU (Graphical Processing Unit) acceleration kraftigt med understøttelse af moderne arkitekturer, herunder NVIDIAs nyeste Blackwell-mikroarkitektur, hvilket muliggør betydeligt hurtigere modeltræning og inferens i stor skala. Organisationer, der kører store, komplekse ingeniørprogrammer, understøttes fuldt ud i HPC-miljøer (High-Performance Computing), hvilket giver den beregningshøjde, som krævende simuleringsarbejdsbelastninger kræver. For teams uden dedikeret GPU- og HPC-infrastruktur er CPU-baseret træning fortsat en understøttet mulighed - at sikre, at hardwaretilgængelighed aldrig er en hindring for indførelse af AI-accelereret simulering.

Den eksekverbare digitale tvilling (xDT) tager den intelligens, der er bygget inde i Simcentersimuleringsmiljøet, og gør den øjeblikkeligt implementerbar på tværs af hele virksomheden. High-fidelity-simulering er indkapslet i lette modeller med reduceret orden, som yderligere kan integreres i eksekverbare digitale tvillinger, hvilket gør det muligt for ingeniører og operationelle interessenter at interagere med nøjagtige digitale repræsentationer af deres produkter i realtid. Resultatet er hurtigere og mere informeret beslutningstagning i alle faser af produktets livscyklus - fra tidlig konceptvalidering til overvågning af ydeevnen under drift - nedbryder de traditionelle barrierer mellem fageksperter og de bredere teams, der er afhængige af deres indsigt.