Teknisk datavitenskap og AI

Ved å erstatte tidkrevende løserkjøringer med AI-drevne surrogatmodeller og modellering med redusert rekkefølge, bidrar Simcenters AI-funksjoner til å redusere simuleringskøene som bremser iterativ design. Ingeniører bruker mindre tid på å vente på resultater og mer tid på å ta informerte designbeslutninger - noe som akselererer hele produktutviklingssyklusen fra konsept til validering.

Tradisjonelle designarbeidsflyter begrenses av langsomme, iterative CAD- og simuleringssykluser. Simcenters AI-funksjoner - som spenner over generativ AI-basert konseptgenerering, geometrisk dyp læring og tverrfaglig designoptimalisering - leverer resultater på få sekunder, noe som gir ingeniører friheten til å evaluere betydelig flere designretninger innenfor samme prosjekttidslinje.

Simcenter er spesialbygget for å demokratisere AI og maskinlæring på tvers av hele ingeniørorganisasjonen - ikke bare dataforskere eller AI-spesialister. AI-funksjoner er innebygd direkte i kjente CAD- og simuleringsmiljøer gjennom intuitive arbeidsflyter uten kode designet for praktiserende ingeniører. Modelltrening, datarørledninger og algoritmejustering fungerer gjennomsiktig i bakgrunnen - slik at hvert team, uavhengig av bakgrunn eller organisasjonsstørrelse, kan utnytte konkurransefordelen ved intelligent simulering uten bratte læringskurver eller dedikerte AI-ressurser.

Simcenters ingeniørdatavitenskap og AI-programvare leverer målbar verdi på tvers av hele spekteret av fysikkdomener - strukturell integritet, krasjytelse, termisk styring, beregningsvæskedynamikk, produksjonssimulering og elektromagnetisk oppførsel - noe som sikrer at alle ingeniørdisipliner drar nytte av intelligent akselerasjon, ikke bare noen få utvalgte. Organisasjoner på tvers av romfart, bilindustri, tungt utstyr, industrimaskiner og energisektorer utnytter denne muligheten på tvers av domener for å komprimere designsykluser, redusere fysiske prototyper, redusere utviklingskostnader og bringe produkter med høyere ytelse til markedet raskere.

AI-modeller er opplært i tekniske data med høy kvalitet, og ytelsen er strengt benchmarkert ved hjelp av etablerte feilberegninger - som gjennomsnittlig absolutt feil (MAE) og MSE (Mean Squared Error). Resultatene er forklarbare og validerte og ikke svart-boks-spådommer. Dette gir ingeniører full synlighet til å forhøre, tolke og handle på AI-generert innsikt med kvantifiserbar tillit. Valider ytterligere AI-forutsagte resultater direkte mot simulerings- eller testreferanser, og lukker sløyfen mellom intelligent akselerasjon og teknisk strenghet.

AI-funksjoner i Simcenterporteføljen er designet for å være fleksible og tilgjengelige i en rekke maskinvaremiljøer. For team som prioriterer treningshastighet og modellytelse, anbefales akselerasjon av grafikkprosesseringsenheter (GPU) på det sterkeste, med støtte for moderne arkitekturer, inkludert NVIDIAs nyeste Blackwell-mikroarkitektur, noe som muliggjør betydelig raskere modelltrening og inferens i stor skala. Organisasjoner som kjører store, komplekse ingeniørprogrammer støttes fullt ut i høytytende databehandlingsmiljøer (HPC), noe som gir den beregningsmessige høyden som krevende simuleringsarbeidsbelastninger krever. For team uten dedikert GPU- og HPC-infrastruktur er CPU-basert trening fortsatt et støttet alternativ - å sikre at maskinvaretilgjengelighet aldri er en hindring for å ta i bruk AI-akselerert simulering.

Den kjørbare digitale tvillingen (xDT) tar den intelligensen som er bygget inne i Simcenter-simuleringsmiljøet, og gjør den umiddelbart distribuerbar over hele bedriften. High-fidelity-simulering er innkapslet i lette modeller med redusert rekkefølge, som kan integreres ytterligere i kjørbare digitale tvillinger, slik at ingeniører og operasjonelle interessenter kan samhandle med nøyaktige digitale representasjoner av produktene sine i sanntid. Resultatet er raskere og mer informert beslutningstaking i alle faser av produktets livssyklus - fra tidlig konseptvalidering til ytelsesovervåking under drift - og bryter ned de tradisjonelle barrierer mellom fageksperter og de bredere teamene som er avhengige av deres innsikt.