Skip to main content
Αυτή η σελίδα εμφανίζεται με χρήση αυτόματης μετάφρασης. Προβολή στα Αγγλικά;

Physics AI support τροφοδοτείται από VORtech

Η VorTech υποστηρίζει τους πελάτες της στην ανάπτυξη λογισμικού προσομοίωσης, πρόβλεψης, βελτιστοποίησης και ανάλυσης. Εν ολίγοις: βοηθάμε στην ανάπτυξη λογισμικού όπου η πληροφορική είναι το βασικό χαρακτηριστικό. Οι μηχανικοί λογισμικού μας έχουν υπόβαθρο στη μηχανική, τα μαθηματικά και την πληροφορική. Έχουμε ειδικούς στη σύντηξη μοντέλου-δεδομένων, υπολογιστών υψηλής απόδοσης και μηχανικής μάθησης. Εργαζόμαστε σε στενή συνεργασία με ειδικούς και προγραμματιστές των πελατών μας για να αναπτύξουμε από κοινού τις καλύτερες δυνατές λύσεις.

Ανακαλύψτε VORtech

Γιατί Εφαρμογή AI για παρακολούθηση, έλεγχο και ψηφιακά δίδυμα?

Η τεχνητή νοημοσύνη για ψηφιακά δίδυμα και για συστήματα παρακολούθησης και ελέγχου συνήθως εκπαιδεύεται σε δεδομένα από αισθητήρες συστήματος. Αλλά τέτοια δεδομένα αισθητήρων είναι συνήθως περιορισμένα και θορυβώδη και ανεπαρκή για να κάνουν το AI να κατανοήσει τη φυσική του συστήματος. Αυτό θα οδηγήσει σε ακανόνιστη ή ακατάλληλη συμπεριφορά από το AI. Επιλύουμε αυτό το πρόβλημα ενσωματώνοντας γνώσεις σχετικά με τη φυσική του συστήματος στη διαδικασία κατάρτισης για να κάνουμε το AI να συμμορφώνεται με αυτές τις φυσικές.

AI για την επεξεργασία λυμάτων

Οφέλη

  • Με την υποστήριξή μας, οι μηχανικοί που αναπτύσσουν ψηφιακά δίδυμα ή συστήματα παρακολούθησης και ελέγχου μπορούν να εκπαιδεύσουν μοντέλα AI που κατανοούν και σέβονται τη φυσική του συστήματος, καθιστώντας τα πιο αξιόπιστα από τα μοντέλα AI που εκπαιδεύονται με τυπικές προσεγγίσεις.
  • Με την προσέγγισή μας στην τεχνητή νοημοσύνη, τα περιορισμένα και θορυβώδη δεδομένα αισθητήρων επαρκούν για την εκπαίδευση αξιόπιστων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
  • Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε φυσικές προσεγγίσεις τεχνητής νοημοσύνης είναι συνήθως εξηγήσιμα καθώς σέβονται τη φυσική του συστήματος, οδηγώντας σε μεγαλύτερη εμπιστοσύνη από τους ιδιοκτήτες συστημάτων.

Διακεκριμένες δυνατότητες

Case Study

Υποκατάστατο μοντέλο για μοντέλο θερμοκρασίας κέντρου δεδομένων

4DCool: παρακολούθηση εσωτερικού κλίματος κέντρων δεδομένων

Το 4DCool επιτρέπει τον βέλτιστο έλεγχο της θερμοκρασίας στα κέντρα δεδομένων παρέχοντας ένα προγνωστικό τρισδιάστατο μοντέλο θερμοκρασίας βασισμένο σε δεδομένα από αισθητήρες σε συνδυασμό με ένα μοντέλο για τη φυσική του εσωτερικού κλίματος.

Ένα ψηφιακό δίδυμο για το εσωτερικό κλίμα στα κέντρα δεδομένων

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Select...
Υποκατάστατο μοντέλο για προσομοίωση μεταφορικού ιμάντα

Μοντέλο εντός βρόχου για έλεγχο μεταφορικού ιμάντα

Εκπαιδεύσαμε ένα υποκατάστατο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για έλεγχο μοντέλου εντός βρόχου ενός μεγάλου και πολύπλοκου μεταφορικού ιμάντα. Αυτός ο έλεγχος μοντέλου εντός βρόχου είναι πιο ισχυρός και αξιόπιστος από τον αρχικό έλεγχο βάσει κανόνων.

Εξερευνήστε πόρους και σχετικά προϊόντα

Πρόσθετες πληροφορίες και πόροι

Λευκό Βιβλίο Vortech Φυσική Τεχνητή Νοημοσύνη