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Physics AI support impulsado por VORtech

VorTech apoya a sus clientes en el desarrollo de software para la simulación, la previsión, la optimización y el análisis. En resumen: ayudamos a desarrollar software en el que la informática es la función esencial. Nuestros ingenieros de software tienen experiencia en ingeniería, matemáticas e informática. Tenemos especialistas en fusión de modelos y datos, computación de alto rendimiento y aprendizaje automático. Trabajamos en estrecha colaboración con los expertos y los desarrolladores de nuestros clientes para desarrollar conjuntamente las mejores soluciones posibles.

¿Por qué Implemente la IA para la monitorización, el control y los gemelos digitales?

La IA para gemelos digitales y para sistemas de monitorización y control normalmente se entrena con los datos de los sensores del sistema. Pero esos datos de los sensores suelen ser limitados y ruidosos e insuficientes para que la IA comprenda la física del sistema. Esto provocará un comportamiento errático o impropio por parte de la IA. Resolvemos este problema incorporando los conocimientos sobre la física del sistema en el proceso de entrenamiento para que la IA cumpla con esta física.

IA para el tratamiento de aguas residuales

Ventajas

  • Con nuestro apoyo, los ingenieros que desarrollan gemelos digitales o sistemas de monitorización y control pueden entrenar modelos de IA que entiendan y respeten la física del sistema, lo que los hace más fiables que los modelos de IA entrenados con enfoques estándar.
  • Con nuestro enfoque de la IA, los datos de los sensores limitados y ruidosos son suficientes para entrenar modelos de aprendizaje automático fiables.
  • Los modelos de IA basados en la física Los enfoques de la IA suelen explicarse, ya que respetan la física del sistema, lo que genera más confianza por parte de los propietarios del sistema.

Funcionalidades destacadas

Case Study

Modelo sustituto para el modelo de temperatura del centro de datos

4DCool: monitorización del clima interior del centro de datos

4DCool permite un control óptimo de la temperatura en los centros de datos al proporcionar un modelo predictivo de temperatura 3D basado en los datos de los sensores en combinación con un modelo para la física del clima interior.

Aplicaciones del mundo real

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Modelo sustituto para simulación de cinta transportadora

Modelo integrado para el control de cintas transportadoras

Hemos entrenado un modelo sustituto de IA para el control mediante modelo continuo de una cinta transportadora grande y compleja. Este control modelo en bucle es más robusto y fiable que el control original basado en reglas.

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