Inženjerska znanost o podacima i AI

Zamjenom vremenski intenzivnih rješavača zamjenskim modelima s umjetnom inteligencijom i modeliranjem smanjenog reda, Simcenterove AI mogućnosti pomažu smanjiti redove simulacije koji usporavaju iterativni dizajn. Inženjeri troše manje vremena čekajući rezultate i više vremena donoseći informirane dizajnerske odluke - ubrzavajući cijeli ciklus razvoja proizvoda od koncepta do validacije.

Tradicionalni tijekovi rada dizajna ograničeni su sporim, iterativnim CAD i simulacijskim ciklusima. Simcenterove mogućnosti umjetne inteligencije - obuhvaćaju generativno generiranje koncepata temeljenog na umjetnoj inteligenciji, geometrijsko duboko učenje i multidisciplinarnu optimizaciju dizajna - daju rezultate u sekundi, dajući inženjerima slobodu da procjene znatno više smjerova dizajna unutar iste vremenske linije projekta.

Simcenter je namjenski izgrađen za demokratizaciju umjetne inteligencije i strojnog učenja u cijeloj inženjerskoj organizaciji - ne samo znanstvenicima podataka ili stručnjacima za umjetnu inteligenciju. AI mogućnosti ugrađene su izravno u poznata CAD i simulacijska okruženja putem intuitivnih tijekova rada bez koda dizajniranih za vježbajuće inženjere. Trening modela, cjevovodi podataka i podešavanje algoritama djeluju transparentno u pozadini - tako da svaki tim, bez obzira na pozadinu ili veličinu organizacije, može iskoristiti konkurentsku prednost inteligentne simulacije bez strmih krivulja učenja ili namjenskih AI resursa.

Simcenter-ov inženjerski podatkovni znanost i softver umjetne inteligencije pružaju mjerljivu vrijednost u cijelom spektru domena fizike - strukturni integritet, performanse sudara, upravljanje toplinom, računska dinamika fluida, simulacija proizvodnje i elektromagnetsko ponašanje - osiguravajući da svaka inženjerska disciplina ima koristi od inteligentnog ubrzanja, a ne samo nekoliko odabranih. Organizacije iz zrakoplovnog, automobilskog, teške opreme, industrijskih strojeva i energetskog sektora koriste ovu sposobnost među domenama za komprimiranje ciklusa dizajna, smanjenje fizičkih prototipova, smanjenje troškova razvoja i brže dovođenje proizvoda s višim performansama na tržište.

AI modeli obučeni su na inženjerskim podacima visoke vjernosti, a performanse su strogo uspoređene pomoću utvrđenih mjernih podataka pogrešaka - poput srednje apsolutne pogreške (MAE) i MSE (srednja kvadratna pogreška). Rezultati su objašnjivi i potvrđeni, a ne predviđanja crne kutije. To inženjerima pruža potpunu vidljivost za ispitivanje, tumačenje i djelovanje na uvide generirane umjetnom inteligencijom s mjerljivim povjerenjem. Dalje potvrdite rezultate predviđene umjetnom inteligencijom izravno u odnosu na referentne vrijednosti simulacije ili ispitivanja, zatvarajući petlju između inteligentnog ubrzanja i inženjerske strogosti.

Mogućnosti umjetne inteligencije u portfelju Simcenter dizajnirane su tako da budu fleksibilne i dostupne u nizu hardverskih okruženja. Za timove koji daju prioritet brzini treninga i performansama modela, snažno se preporučuje ubrzanje grafičke procesorske jedinice (GPU), uz podršku za moderne arhitekture, uključujući NVIDIA-inu najnoviju Blackwell mikroarhitekturu, što omogućuje znatno bržu obuku modela i zaključivanje u mjerilu. Organizacije koje pokreću velike, složene inženjerske programe u potpunosti su podržane u računalnim okruženjima visokih performansi (HPC), pružajući računalni prostor koji zahtijevaju zahtjevna simulacijska radna opterećenja. Za timove bez namjenske GPU i HPC infrastrukture, training temeljena na CPU-u ostaje podržana opcija - osiguravanje dostupnosti hardvera nikada nije prepreka usvajanju simulacije ubrzane umjetnom inteligencijom.

Izvršni digitalni blizanac (xDT) preuzima inteligenciju ugrađenu unutar Simcenter simulacijskog okruženja i čini ga trenutnom primjenom u širem poduzeću. Simulacija visoke vjernosti ugrađena je u lagane modele smanjenog reda, koji se mogu dodatno ugraditi u izvršne digitalne blizanke, omogućujući inženjerima i operativnim dionicima interakciju s točnim digitalnim prikazima svojih proizvoda u stvarnom vremenu. Rezultat je brže i informiranije donošenje odluka u svakoj fazi životnog ciklusa proizvoda - od rane provjere koncepta do praćenja učinka u radu - razbijanje tradicionalnih prepreka između stručnjaka za predmet i širih timova koji ovise o njihovim uvidima.