Physics AI support

Physics AI support wordt aangedreven door VORtech

VORtech ondersteunt zijn klanten bij de ontwikkeling van software voor simulatie, voorspelling, optimalisatie en analyse. Kortom: we helpen bij de ontwikkeling van software waarbij computergebruik de essentiële functie is. Onze software-ingenieurs hebben een achtergrond in techniek, wiskunde en informatica. We hebben specialisten op het gebied van fusie van modelgegevens, computergebruik met hoge prestaties en machine learning. We werken nauw samen met experts en ontwikkelaars van onze klanten om samen de best mogelijke oplossingen te ontwikkelen.

Ontdek VORtech

Waarom AI implementeren voor monitoring, controle en digitale tweelingen?

AI voor digitale tweelingen en voor systemen voor monitoring en controle wordt doorgaans getraind op gegevens van systeemsensoren. Maar dergelijke sensorgegevens zijn meestal beperkt en luidruchtig en onvoldoende om de AI inzicht te geven in de fysica van het systeem. Dit zal leiden tot onregelmatig of ongepast gedrag van de AI. We lossen dit probleem op door kennis over de systeemfysica te integreren in het trainingsproces, zodat de AI aan deze fysica voldoet.

Voordelen

Met onze steun kunnen ingenieurs die digitale tweelingen of systemen voor monitoring en besturing ontwikkelen, AI-modellen trainen die de fysica van het systeem begrijpen en respecteren, waardoor ze betrouwbaarder zijn dan AI-modellen die zijn getraind met standaardbenaderingen.
Met onze benadering van AI zijn beperkte sensorgegevens met veel ruis voldoende om betrouwbare modellen voor machine learning te trainen.
AI-modellen die zijn gebaseerd op natuurkundige AI-benaderingen zijn doorgaans verklaarbaar omdat ze de fysica van het systeem respecteren, wat leidt tot meer vertrouwen van de systeemeigenaren.

Uitgelichte mogelijkheden

Machine Learning-modellen op basis van sensorgegevens

AI trainen op basis van sensorgegevens

We helpen ontwikkelaars van digitale tweelingen en systemen voor monitoring en besturing om AI-modellen te trainen op basis van de beperkte en luidruchtige gegevens die afkomstig zijn van de sensoren in het systeem.

Puzzelstukken met de hand in elkaar zetten

Geef advies over natuurkunde en AI

We bieden advies over het gebruik van natuurkundige AI, waaronder een beoordeling van het potentieel van natuurkundige AI, training en instructie.

AI-modellen voor audits die worden gebruikt in cyberfysieke systemen

We controleren AI-modellen die worden gebruikt in digitale tweelingen of in systemen voor monitoring en controle om te beoordelen of de juiste benaderingen zijn gebruikt om te garanderen dat de onderliggende fysica wordt nageleefd en of het model geschikt is voor het beoogde doel.

Case Study

Surrogaatmodel voor het temperatuurmodel van het datacenter

4DCool: monitoring van het binnenklimaat in datacenters

4DCool maakt een optimale temperatuurregeling in datacenters mogelijk door een voorspellend 3D-temperatuurmodel te bieden op basis van gegevens van sensoren in combinatie met een model voor de fysica van het binnenklimaat.

Een digitale tweeling voor het binnenklimaat in datacenters

Toepassingen uit de echte wereld

Select...

Surrogaatmodel voor simulatie van transportbanden

Model-in-the-loop voor de besturing van de transportband

We hebben een AI-surrogaatmodel getraind voor model-in-the-loop besturing van een grote en complexe transportband. Deze model-in-the-loop besturing is robuuster en betrouwbaarder dan de originele, op regels gebaseerde bediening.

Ontdek bronnen en gerelateerde producten

Aanvullende informatie en bronnen

VORTECH-whitepaper Natuurkunde AI