Physics AI support

Physics AI support w oparciu o VORtech

VorTech wspiera swoich klientów w tworzeniu oprogramowania do symulacji, prognozowania, optymalizacji i analizy. Krótko mówiąc: pomagamy opracowywać oprogramowanie, w którym informatyka jest podstawową cechą. Nasi inżynierowie oprogramowania mają doświadczenie w inżynierii, matematyce i informatyce. Posiadamy specjalistów w dziedzinie fuzji danych modelowych, obliczeń o wysokiej wydajności i uczenia maszynowego. Współpracujemy w ścisłej współpracy z ekspertami i programistami naszych klientów, aby wspólnie opracowywać najlepsze możliwe rozwiązania.

Odkryj VORtech

Dlaczego Wdrażaj sztuczną inteligencję do monitorowania, kontroli i cyfrowych bliźniaków?

Sztuczna inteligencja dla cyfrowych bliźniaków oraz systemów monitorowania i sterowania jest zwykle szkolona na danych z czujników systemowych. Ale takie dane czujników są zwykle ograniczone, hałaśliwe i niewystarczające, aby sztuczna inteligencja zrozumiała fizykę systemu. Doprowadzi to do nieregularnego lub niewłaściwego zachowania sztucznej inteligencji. Rozwiązujemy ten problem, włączając wiedzę na temat fizyki systemu do procesu training, aby sztuczna inteligencja była zgodna z tą fizyką.

Zalety

Dzięki naszemu wsparciu inżynierowie opracowujący cyfrowe bliźniaki lub systemy monitorowania i sterowania mogą trenować modele sztucznej inteligencji, które rozumieją i szanują fizykę systemu, czyniąc je bardziej niezawodnymi niż modele AI przeszkolone przy użyciu standardowych podejść.
Dzięki naszemu podejściu do sztucznej inteligencji ograniczone i hałaśliwe dane czujników są wystarczające do szkolenia niezawodnych modeli uczenia maszynowego.
Modele sztucznej inteligencji oparte na podejściach sztucznej inteligencji fizyki są zazwyczaj wytłumaczalne, ponieważ szanują fizykę systemu, co prowadzi do większego zaufania właścicieli systemów.

Dostępne funkcje

Modele uczenia maszynowego na podstawie danych czujników

Trenuj sztuczną inteligencję na podstawie danych czujników

Pomagamy twórcom cyfrowych bliźniaków oraz systemów monitorowania i sterowania w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji na podstawie ograniczonych i hałaśliwych danych pochodzących z czujników w systemie.

Udzielaj porad na temat fizyki AI

Oferujemy doradztwo w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji fizyki, w tym ocenę potencjału fizyki sztucznej inteligencji, training i nauczania.

Audyt sztucznej inteligencji dla zastosowań fizycznych

Audyt modeli sztucznej inteligencji stosowanych w systemach cyber-fizycznych

Audytujemy modele sztucznej inteligencji, które są używane w cyfrowych bliźniakach lub w systemach monitorowania i kontroli, aby ocenić, czy zastosowano odpowiednie podejścia, aby zagwarantować zgodność z podstawową fizyką i czy model nadaje się do celu.

Case Study

Model zastępczy dla modelu temperatury centrum danych

4DCool: monitorowanie klimatu w pomieszczeniach w centrum danych

4DCool umożliwia optymalną kontrolę temperatury w centrach danych, dostarczając predykcyjny model temperatury 3D oparty na danych z czujników w połączeniu z modelem fizyki klimatu wewnętrznego.

Cyfrowy bliźniak do klimatu wewnętrznego w centrach danych

Aplikacje w świecie rzeczywistym

Select...

Model zastępczy do symulacji przenośnika taśmowego

Model w pętli do sterowania taśmą przenośnika

Przeszkoliliśmy model zastępczy AI do sterowania modelowaniem w pętli dużego i złożonego przenośnika taśmowego. Ten model sterowania w pętli jest bardziej wytrzymały i niezawodny niż oryginalne sterowanie oparte na regułach.

Poznaj zasoby i powiązane produkty

Dodatkowe informacje i zasoby

Vortech-Whitepaper Fizyka sztuczna inteligencja