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。

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。


私たちは、監視と制御のためのデジタルツインとシステムの開発者が、システム内のセンサーからの限定的でノイズの多いデータからAIモデルをトレーニングするのを支援します。

物理AIの可能性の評価、training、指導など、物理AIの使用に関するコンサルティングを提供しています。

私たちは、デジタルツインや監視・制御用のシステムで使用されているAIモデルを監査して、基礎となる物理条件への準拠を保証するために適切なアプローチが講じられているかどうか、またモデルが目的に合っているかどうかを評価します。

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。

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。