Physics AI support

Physics AI support üzemelteti VORtech

A VorTech támogatja ügyfeleit szimulációs, előrejelzési, optimalizálási és elemzési szoftverek fejlesztésében. Röviden: segítünk olyan szoftverek fejlesztésében, ahol a számítástechnika az alapvető jellemző. Szoftvermérnökeink mérnöki, matematikai és számítástechnikai háttérrel rendelkeznek. Szakembereink vannak a modell-adatfúzió, a nagy teljesítményű számítástechnika és a gépi tanulás területén. Ügyfeleink szakértőivel és fejlesztőivel szoros együttműködésben dolgozunk a lehető legjobb megoldások közös fejlesztése érdekében.

Kínálat VORtech

Miért Az AI megvalósítása a monitorozáshoz, az ellenőrzéshez és a digitális ikrekhez?

A digitális ikrek, valamint a felügyeleti és vezérlő rendszerek mesterséges intelligenciáját általában a rendszerérzékelők adataira tanítják. De az ilyen érzékelő adatok általában korlátozottak és zajosak, és nem elegendőek ahhoz, hogy az AI megértse a rendszer fizikáját. Ez az AI szabálytalan vagy helytelen viselkedéséhez vezet. Ezt a problémát úgy oldjuk meg, hogy beépítjük a rendszer fizikájával kapcsolatos ismereteket a képzési folyamatba, hogy az AI megfeleljen ezeknek a fizikáknak.

Előnyök

Támogatásunkkal a digitális ikreket vagy felügyeleti és vezérlési rendszereket fejlesztő mérnökök olyan AI-modelleket képzhetnek, amelyek megértik és tiszteletben tartják a rendszer fizikáját, megbízhatóbbá téve őket, mint a szabványos megközelítésekkel képzett AI-modellek.
Az AI megközelítésünkkel korlátozott és zajos érzékelőadatok elegendőek a megbízható gépi tanulási modellek képzéséhez.
A fizikai AI-megközelítéseken alapuló AI-modellek jellemzően magyarázhatók, mivel tiszteletben tartják a rendszer fizikáját, ami nagyobb bizalmat eredményez a rendszertulajdonosok részéről.

Kiemelt adottságok

Gépi tanulási modellek érzékelő adatokból

A mesterséges intelligencia kiképzése érzékelő

Segítünk a digitális ikrek és a felügyeleti és vezérlő rendszerek fejlesztőinek az AI-modellek kiképzésében a rendszer érzékelőiből érkező korlátozott és zajos adatokból.

Adjon tanácsot a fizikai AI-ről

Tanácsadást kínálunk a fizikai mesterséges intelligencia használatáról, beleértve a fizikai mesterséges intelligencia potenciáljának értékelését, a training és az oktatást.

A kiberfizikai rendszerekben használt mesterséges intelligencia-modellek ellenőrzése

Ellenőrzjük azokat a mesterséges intelligencia-modelleket, amelyeket digitális ikrekben vagy monitorozási és ellenőrzési rendszerekben használnak, hogy felmérjük, hogy megfelelő megközelítéseket alkalmaztak-e a mögöttes fizikának való megfelelés garantálására, és hogy a modell megfelel-e a célnak.

Case Study

Helyettesítő modell az adatközpont hőmérsékleti modelljéhez

4dCool: adatközpont beltéri klímamegfigyelése

A 4dCool optimális hőmérséklet-szabályozást tesz lehetővé az adatközpontokban azáltal, hogy prediktív 3D-s hőmérsékletmodellt biztosít az érzékelőktől származó adatokon alapuló, a beltéri klíma fizikájának modelljével kombinálva.

Digitális iker az adatközpontok beltéri klímájához

Valós alkalmazások

Select...

Helyettesítő modell szállítószalag szimulációjához

Model-in-the-hurk a szállítószalag vezérléséhez

Képztettünk egy AI helyettesítő modellt egy nagy és összetett szállítószalag modellezési hurkokban történő vezérléséhez. Ez a modell-in-the loop vezérlés robusztusabb és megbízhatóbb, mint az eredeti szabályalapú vezérlés.

Erőforrások és kapcsolódó termékek megismerése

További információk és források

Vortech-Whitepaper Fizika AI