Engenharia, ciência de dados e IA

Aprendizado profundo geométrico

Os solucionadores tradicionais em domínios estruturais, térmicos, fluidos, de manufatura e eletromagnéticos são computacionalmente intensivos, retardando a inovação. Modelos geométricos de aprendizado profundo treinados em dados de simulação operam diretamente em malhas e modelos CAD, fornecendo resultados de campo 3D completos em segundos. Os engenheiros podem avaliar projetos em tempo real e executar estudos de otimização sem precisar de experiência especializada em IA.

Exploração e otimização de design orientadas por IA

A exploração tradicional do projeto é demorada e corre o risco de perder os melhores resultados. O algoritmo SHERPA - híbrido, adaptável e aprimorado por IA, aprende com dados de simulação e teste para navegar em espaços de design complexos. Com suporte à otimização multidisciplinar de projetos (MDO), ele sincroniza todos os domínios de engenharia para identificar projetos de alto desempenho, descobrir melhores compensações e impulsionar decisões confiáveis com mais rapidez.

Modelagem de ordem reduzida

Os modelos FEA, CFD e DEM de alta fidelidade exigem recursos computacionais e tempo significativos. A modelagem de ordem reduzida simplifica a complexidade desses modelos em representações ultrarrápidas e precisas usando métodos de decomposição ortogonal adequada (POD), Krylov e redes neurais. A exportação via FMI, ONNX ou código C permite uma integração perfeita na simulação do sistema e nos gêmeos digitais, sem sacrificar a precisão.

Gêmeos digitais executáveis (xDT)

Os modelos estáticos não conseguem acompanhar a complexidade do mundo real. Os gêmeos digitais executáveis agrupam modelos baseados em física, IA e de ordem reduzida em instâncias portáteis e independentes, implantáveis na borda, na nuvem ou no local. Ao espelhar continuamente os ativos físicos, os XDTs permitem o monitoramento do desempenho em tempo real e a manutenção preditiva, capacitando os engenheiros a tomar decisões baseadas em dados em todo o ciclo de vida do produto.

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