CAESES to platforma do symulacji i projektowania opartego na danych. Obejmuje gotowe do symulacji modelowanie geometrii parametrycznej i zmienność, możliwości optymalizacji i analizę danych. Klienci korzystają z CAESES wraz ze swoim narzędziem symulacyjnym - najczęściej obliczeniowej dynamiki płynów (CFD) - do szybszego i bardziej opłacalnego projektowania i opracowywania lepszych produktów.
Inteligentna, wydajna parametryzacja nawet najbardziej złożonych geometrii (np. kształtów o swobodnym kształcie), odpowiednia do automatycznego generowania wariantów geometrii.
Modyfikacja importowanych geometrii za pomocą zestawu narzędzi elastycznych, łatwych w użyciu metod morfowania.
Uwzględnienie ograniczeń geometrycznych, np. ze względów produkcyjnych lub pakowania, w celu zapewnienia wykonalnych wariantów projektu.
Otwarty interfejs konfigurowalny przez użytkownika do połączenia z dowolnymi zewnętrznymi narzędziami symulacyjnymi.
Szkolenie ML wymaga ogromnych danych, ale generowanie złożonej geometrii jest często niestabilne. CAESES zapewnia solidną, elastyczną parametryzację, która minimalizuje zmienne i przestrzega ograniczeń. Optymalizuje to eksplorację przestrzeni projektowej, znacznie przyspieszając generowanie danych szkoleniowych dla AI.