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Physics AI support 搭載 VORtech

VorTechは、シミュレーション、予測、最適化、分析のためのソフトウェアの開発においてクライアントをサポートしています。要するに、私たちはコンピューティングが不可欠なソフトウェアの開発を支援します。私たちのソフトウェアエンジニアは、工学、数学、コンピューティングのバックグラウンドを持っています。私たちには、モデルとデータの融合、ハイパフォーマンスコンピューティング、機械学習の専門家がいます。私たちはクライアントの専門家や開発者と緊密に協力して、可能な限り最高のソリューションを共同開発しています。

なぜでしょうか 監視、制御、デジタルツインにAIを実装してください。

デジタルツインや監視・制御システム用のAIは、通常、システムセンサーからのデータでトレーニングされます。しかし、そのようなセンサーデータは通常限られており、ノイズが多く、AIにシステムの物理を理解させるには不十分です。これはAIによる不安定な動作や不適切な動作につながります。この問題を解決するために、システムの物理に関する知識をtraining プロセスに取り入れ、AIがこれらの物理学に準拠するようにします。

廃水処理用のAI

利点

  • 私たちのサポートがあれば、監視と制御のためのデジタルツインやシステムを開発するエンジニアは、システムの物理を理解し尊重するAIモデルを訓練することができます。これにより、標準的なアプローチで訓練されたAIモデルよりも信頼性が高まります。
  • 私たちのAIへのアプローチでは、信頼できる機械学習モデルをトレーニングするには、限定的でノイズの多いセンサーデータで十分です。
  • 物理AIアプローチに基づくAIモデルは、システムの物理を考慮しているため、通常は説明可能であり、システム所有者からの信頼が高まります。

主要な機能

Case Study

データセンターの温度モデルのサロゲートモデル

4DCool:データセンターの屋内気候モニタリング

4Dcoolは、センサーからのデータに基づいて予測可能な3D温度モデルを、室内気候の物理モデルと組み合わせて提供することで、データセンターの最適な温度管理を可能にします。

実環境アプリケーション

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コンベアベルトシミュレーションのサロゲートモデル

コンベアベルト制御用のモデル・イン・ザ・ループ

大きくて複雑なコンベヤーベルトのモデルインザループ制御用のAIサロゲートモデルをトレーニングしました。このモデル・イン・ザ・ループ制御は、元のルールベースの制御よりも堅牢で信頼性があります。

リソースと関連製品の詳細

その他の情報とリソース