Physics AI support

Physics AI support er drevet av VORtech

VorTech støtter sine kunder i utviklingen av programvare for simulering, prognoser, optimalisering og analyse. Kort sagt: vi hjelper til med å utvikle programvare der databehandling er den viktigste funksjonen. Våre programvareingeniører har bakgrunn innen ingeniørfag, matematikk og databehandling. Vi har spesialister innen modell-datafusjon, databehandling med høy ytelse og maskinlæring. Vi jobber i tett samarbeid med eksperter og utviklere av våre kunder for i fellesskap å utvikle de best mulige løsningene.

Oppdag VORtech

Hvorfor Implementere AI for overvåking, kontroll og digitale tvillinger?

AI for digitale tvillinger og for systemer for overvåking og kontroll er vanligvis opplært på data fra systemsensorer. Men slike sensordata er vanligvis begrensede og støyende og utilstrekkelige til å få AI til å forstå fysikken i systemet. Dette vil føre til uberegnelig eller feil oppførsel fra AI. Vi løser dette problemet ved å innlemme kunnskap om systemets fysikk i treningsprosessen for å få AI til å overholde denne fysikken.

Fordeler

Med vår støtte kan ingeniører som utvikler digitale tvillinger eller systemer for overvåking og kontroll trene AI-modeller som forstår og respekterer fysikken i systemet, noe som gjør dem mer pålitelige enn AI-modeller trent med standard tilnærminger.
Med vår tilnærming til AI er begrensede og støyende sensordata tilstrekkelig til å trene pålitelige maskinlæringsmodeller.
AI-modeller basert på fysikk-AI-tilnærminger er vanligvis forklarbare ettersom de respekterer fysikken i systemet, noe som fører til mer tillit fra systemeierne.

Utvalgte evner

Tren AI fra sensordata

Vi hjelper utviklere av digitale tvillinger og systemer for overvåking og kontroll med å trene AI-modeller fra de begrensede og støyende dataene som kommer fra sensorene i systemet.

Gi råd om fysikk AI

Vi tilbyr rådgivning rundt bruk av fysikk-AI, inkludert vurdering av potensialet i fysikk-AI, trening og instruksjon.

Revisjon av AI-modeller brukt i cyberfysiske systemer

Vi reviderer AI-modeller som brukes i digitale tvillinger eller i systemer for overvåking og kontroll for å vurdere om riktige tilnærminger har blitt brukt for å garantere samsvar med den underliggende fysikken og om modellen er egnet til formålet.

Case Study

Surrogatmodell for datasentertemperaturmodell

4DCool: datasenterovervåking av innendørs klima

4DCool muliggjør optimal temperaturkontroll i datasentre ved å tilby en prediktiv 3D-temperaturmodell basert på data fra sensorer i kombinasjon med en modell for fysikken i inneklimaet.

En digital tvilling for inneklimaet i datasentre

Virkelige applikasjoner

Select...

Surrogatmodell for simulering av transportbånd

Modell-in-the-loop for styring av transportbånd

Vi trente en AI-surrogatmodell for modell-in-the-loop-kontroll av et stort og komplekst transportbånd. Denne modell-in-the-loop-kontrollen er mer robust og pålitelig enn den opprinnelige regelbaserte kontrollen.

Utforsk ressurser og relaterte produkter

Tilleggsinformasjon og ressurser

Vortech-whitepaper Fysikk AI