Physics AI support

Physics AI support se fait alimenter par VORtech

VORtech accompagne ses clients dans le développement de logiciels de simulation, de prévision, d'optimisation et d'analyse. Bref : nous aidons à développer des logiciels où l'informatique est la fonctionnalité essentielle. Nos ingénieurs logiciels ont une formation en ingénierie, mathématiques et informatique. Nous avons des spécialistes de la fusion modélise-données, du calcul haute performance et de l'apprentissage automatique. Nous travaillons en étroite collaboration avec les experts et les développeurs de nos clients pour développer conjointement les meilleures solutions possibles.

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Pourquoi Mettre en œuvre l'IA pour la surveillance, le contrôle et les jumeaux numériques ?

L'IA pour les jumeaux numériques et pour les systèmes de surveillance et de contrôle est généralement formée sur les données des capteurs du système. Mais ces données de capteurs sont généralement limitées et bruyantes et insuffisantes pour que l'IA comprenne la physique du système. Cela conduira à un comportement erratique ou inapproprié de la part de l'IA. Nous résolvons ce problème en incorporant des connaissances sur la physique du système dans le processus de training pour rendre l'IA conforme à ces physiques.

Avantages

Avec notre soutien, les ingénieurs qui développent des jumeaux numériques ou des systèmes de surveillance et de contrôle peuvent former des modèles d'IA qui comprennent et respectent la physique du système, les rendant plus fiables que les modèles d'IA formés avec des approches standard.
Avec notre approche de l'IA, des données de capteurs limitées et bruyantes sont suffisantes pour former des modèles d'apprentissage automatique fiables.
Les modèles d'IA basés sur la physique des approches IA sont généralement explicables car ils respectent la physique du système, ce qui conduit à une plus grande confiance de la part des propriétaires du système.

Capacités en vedette

Modèles d'apprentissage automatique à partir de données de capteurs

Entraîne l'IA à partir des données des capteurs

Nous aidons les développeurs de jumeaux numériques et de systèmes de surveillance et de contrôle à former des modèles d'IA à partir des données limitées et bruyantes provenant des capteurs du système.

Assemblage à la main de pièces de puzzle

Donner des conseils sur l'IA physique

Nous offrons des conseils sur l'utilisation de l'IA physique, y compris une évaluation du potentiel de l'IA physique, de la training et de l'enseignement.

Audit de l'IA pour les applications physiques

Audit des modèles d'IA utilisés dans les systèmes cyber-physiques

Nous auditons les modèles d'IA qui sont utilisés dans les jumeaux numériques ou dans les systèmes de surveillance et de contrôle pour évaluer si des approches appropriées ont été utilisées pour garantir la conformité avec la physique sous-jacente et si le modèle est adapté à l'usage.

Étude de cas

Modèle de substitution pour modèle de température de centre de données

4DCool : surveillance du climat intérieur du centre de données

4DCool permet un contrôle optimal de la température dans les centres de données en fournissant un modèle de température 3D prédictif basé sur les données des capteurs en combinaison avec un modèle pour la physique du climat intérieur.

Un jumeau numérique pour le climat intérieur dans les centres de données

Applications dans le monde réel

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Modèle de substitution pour la simulation de bande transporteuse

Model-in-the-Loop pour le contrôle des bandes transporteuses

Nous avons formé un modèle de substitution IA pour le contrôle par modèle en boucle d'une grande bande transporteuse complexe. Ce contrôle modèle-in-the-loop est plus robuste et fiable que le contrôle basé sur des règles d'origine.

Explorez les ressources et les produits connexes

Renseignements et ressources supplémentaires

Vortech - Livre blanc Physique IA