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Physics AI support è gestito da VORtech

VorTech supporta i suoi clienti nello sviluppo di software per la simulazione, la previsione, l'ottimizzazione e l'analisi. In breve: aiutiamo a sviluppare software in cui l'informatica è la caratteristica essenziale. I nostri ingegneri del software hanno un background in ingegneria, matematica e informatica. Abbiamo specialisti nella fusione di dati modello, calcolo ad alte prestazioni e apprendimento automatico. Lavoriamo in stretta collaborazione con esperti e sviluppatori dei nostri clienti per sviluppare insieme le migliori soluzioni possibili.

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Perché Implementare l'intelligenza artificiale per il monitoraggio, il controllo e i gemelli digitali?

L'intelligenza artificiale per i gemelli digitali e per i sistemi di monitoraggio e controllo viene in genere addestrata sui dati dei sensori di sistema. Ma questi dati dei sensori sono generalmente limitati, rumorosi e insufficienti per far comprendere all'IA la fisica del sistema. Ciò porterà a comportamenti irregolari o impropri da parte dell'IA. Risolviamo questo problema incorporando le conoscenze sulla fisica del sistema nel processo di training per rendere l'IA conforme a questa fisica.

AI per il trattamento delle acque reflue

Vantaggi

  • Con il nostro supporto, gli ingegneri che sviluppano gemelli digitali o sistemi per il monitoraggio e il controllo possono addestrare modelli di intelligenza artificiale che comprendono e rispettano la fisica del sistema, rendendoli più affidabili dei modelli di intelligenza artificiale addestrati con approcci standard.
  • Con il nostro approccio all'intelligenza artificiale, i dati dei sensori limitati e rumorosi sono sufficienti per addestrare modelli di apprendimento automatico affidabili.
  • I modelli di intelligenza artificiale basati sulla fisica Gli approcci di intelligenza artificiale sono in genere spiegabili in quanto rispettano la fisica del sistema, il che porta a una maggiore fiducia da parte dei proprietari del sistema.

Capacità in evidenza

Case Study

Modello surrogato per il modello di temperatura del data center

4DCool: monitoraggio del clima interno dei data center

4DCool consente un controllo ottimale della temperatura nei data center fornendo un modello di temperatura 3D predittivo basato sui dati dei sensori in combinazione con un modello per la fisica del clima interno.

Un gemello digitale per il clima interno nei data center

Applicazioni nel mondo reale

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Modello surrogato per la simulazione del nastro trasportatore

Model-in-the-Loop per il controllo dei nastri trasportatori

Abbiamo addestrato un modello sostitutivo basato sull'intelligenza artificiale per il controllo model-in-the-loop di un nastro trasportatore ampio e complesso. Questo controllo model-in-the-loop è più robusto e affidabile del controllo originale basato su regole.

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Informazioni e risorse aggiuntive

Vortech - Whitepaper Physics AI