Mérnöki adattudomány és AI

Az időigényes megoldásokat AI-alapú helyettesítő modellekkel és csökkentett sorrendű modellekkel helyettesítve a Simcenter mesterséges intelligencia képességei segítenek csökkenteni az iteratív tervezést lassító szimulációs sorokat. A mérnökök kevesebb időt töltenek az eredmények várására, és több időt töltenek megalapozott tervezési döntések meghozatalára - felgyorsítva a teljes termékfejlesztési ciklust a koncepciótól az érvényesítésig.

A hagyományos tervezési munkafolyamatokat lassú, iteratív CAD és szimulációs ciklusok korlátozzák. A Simcenter mesterséges intelligencia képességei — a generatív mesterséges intelligencia-alapú koncepciógenerálást, a geometriai mély tanulást és a multidiszciplináris tervezési optimalizálást — másodpercek alatt eredményeznek eredményeket, így a mérnökök számára szabadságot adnak arra, hogy lényegesen több tervezési irányt értékeljenek ugyanazon

A Simcenter célja a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás demokratizálása az egész mérnöki szervezetben - nem csak az adattudósok vagy az AI szakemberek. Az AI képességei közvetlenül beágyazódnak az ismerős CAD- és szimulációs környezetekbe a gyakorló mérnökök számára tervezett, kódolatlan, intuitív munkafolyamatok révén. A modellképzés, az adatvezetékek és az algoritmushangolás átlátható módon működik a háttérben - így minden csapat, függetlenül a háttértől vagy a szervezet méretétől, kihasználhatja az intelligens szimuláció versenyelőnyét meredek tanulási görbék vagy dedikált mesterséges intelligencia erőforrások nélkül.

A Simcenter mérnöki adattudományi és mesterséges intelligencia szoftvere mérhető értéket biztosít a fizikai területek teljes spektrumában — a szerkezeti integritás, az ütközési teljesítmény, a hőkezelés, a számítási folyadékdinamika, a gyártási szimuláció és az elektromágneses viselkedés — biztosítva, hogy minden mérnöki tudományág előnyös legyen az intelligens gyorsulásból, nem csak néhány kiválasztott. Az űrhajózási, autóipari, nehézgépek, ipari gépek és energiaágazatok szervezetei kihasználják ezt a területek közötti képességet a tervezési ciklusok tömörítésére, a fizikai prototípusok csökkentésére, a fejlesztési költségek csökkentésére és a magasabb teljesítményű termékek gyorsabb piacra juttatására.

A mesterséges intelligencia modelleket nagy pontosságú mérnöki adatokra tanítják, a teljesítményt szigorúan összehasonlítják a megállapított hibamutatók segítségével - például az átlagos abszolút hiba (MAE) és az MSE (Mean Squared Error). Az eredmények magyarázhatók és érvényesíthetők, nem pedig fekete-dobozos előrejelzések. Ez teljes láthatóságot biztosít a mérnökök számára, hogy számszerűsíthető megbízhatósággal kihallgatják, értelmezzék és cselekedjenek az AI által generált betekintések alapján. Továbbá érvényesítheti az AI-előrejelzett eredményeket közvetlenül a szimulációs vagy teszt referenciaértékekkel szemben, lezárva az intelligens gyorsulás és a mérnöki szigorúság közötti kört.

A Simcenter portfólió mesterséges intelligenciájának képességeit úgy tervezték, hogy rugalmasak és hozzáférhetőek legyenek számos hardveres környezetben. Az edzési sebességet és a modell teljesítményét elsőbbséget élvező csapatok számára erősen ajánlott a grafikus feldolgozó egység (GPU) gyorsítása, amely támogatja a modern architektúrákat, beleértve az NVIDIA legújabb Blackwell mikroarchitektúráját, amely jelentősen gyorsabb modellképzést és nagyszabású következtetést tesz lehetővé. A nagyméretű, összetett mérnöki programokat futtató szervezetek teljes mértékben támogatottak a nagy teljesítményű számítástechnikai (HPC) környezetekben, így biztosítva azt a számítási fejteret, amelyet az igényes szimulációs terhelések igényelnek A dedikált GPU- és HPC infrastruktúrával nem rendelkező csapatok számára a CPU-alapú training továbbra is támogatott lehetőség - a hardver rendelkezésre állásának biztosítása soha nem akadályozza az AI-gyorsított szimuláció alkalmazását.

A futtatható digitális iker (xDT) átveszi a Simcenter szimulációs környezetbe épített intelligenciát, és azonnal telepíthetővé teszi azt a tágabb vállalaton belül. A nagy pontosságú szimuláció könnyű, csökkentett rendű modellekbe van beépítve, amelyek tovább ágyazhatók a végrehajtható digitális ikrekbe, lehetővé téve a mérnökök és az operatív érdekelt felek számára, hogy valós időben kölcsönhatásba lépjenek termékeik pontos digitális ábrázolásával. Az eredmény gyorsabb, megalapozottabb döntéshozatal a termék életciklusának minden szakaszában — a koncepció korai validálásától kezdve a szolgáltatás közbeni teljesítmény figyelemmel kísérésig — lebontja a szakértők és a tapasztalataiktól függő tágabb csapatok közötti hagyományos akadályokat.