Empresa Core Technologies

Desenho e Simulação do Sistema

Este campo de investigação centra-se na modelação de sistemas e componentes, design e simulação multifísica usando IA. Aborda a cadeia CAD/CAM e gêmeos digitais para testes de visualização, verificação e otimização na fabricação, robótica e infraestrutura de energia.

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E se pudéssemos projetar, testar e melhorar a automação, a fabricação e as infraestruturas de energia antes mesmo de serem construídas?

Os ciclos de engenharia tradicionais dependem muito da prototipagem física, levando a iterações dispendiosas, tempo de colocação no mercado prolongado e estrangulamentos operacionais imprevistos. A engenharia industrial moderna requer ir além dos modelos CAD estáticos para ambientes de simulação dinâmicos de vários domínios. Ao combinar computação de alto desempenho, telemetria em tempo real e visualização espacial, arquiteturas industriais complexas podem ser rigorosamente validadas ao longo de todo o seu ciclo de vida antes do comissionamento físico.

O que importa são simulações, gémeos digitais e capacidades de metaverso industrial para uma engenharia mais rápida, segura e sustentável.

Uma imagem dividida mostrando um design espiral 3D abstrato colorido e uma mulher usando um auricular VR e segurando controladores de movimento

Um investigador sentado numa mesa, a trabalhar pensativamente num computador portátil

O design e a simulação do sistema abrangem modelagem geométrica, mecânica e funcional (CAD/CAM) com fluxos de trabalho melhorados por IA e design generativo. Inclui design de produção, comissionamento virtual, bem como (multi-) física, sistema, tempo real e co-simulação. Também pesquisamos simulação para o training de IA física e geração de dados sintéticos.

A nossa investigação aborda a validação, verificação, colaboração de design, visualização AR/VR e gestão de ciclos de vida/gémeos digitais. Além disso, engloba engenharia de automação, modelação elétrica e o design de sistemas de energia distribuída usando simulação multimodal, modelagem de incertezas, otimização tecno-económica e fluxos de trabalho agênticos.

Para isso Empresa Core Technology, pesquisamos aplicações que cobrem o aprimoramento de ferramentas de design, simulação e PLM juntamente com plataformas de simulação, dados, modelo e gestão digital de gêmeos. As principais áreas incluem visualização, colaboração (por exemplo, Digital Twin Composer), criação automatizada de conteúdo 3D e ferramentas de sustentabilidade para a pegada de carbono do produto, circularidade e análise do ciclo de vida com um gémeo digital.

Outros tópicos são design de produto e produção aprimorado por simulação, comissionamento virtual, training de modelo de fundação CAD/CAM, design de sistema de energia multimodal e desenvolvimento de ativos para sistemas de energia. Finalmente, a nossa investigação aborda o ciclo de vida e gémeos energéticos, aspectos da circularidade do fabrico, sincronização com sistemas industriais reais e engenharia autónoma.

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Publicações

Explore os nossos artigos em destaque

SceneGeenAgent: Geração de cena industrial precisa com agente de codificação

Publicado em: 2025 Anais da 63ª Reunião Anual da Associação de Linguística Computacional (Volume 1: Long Papers), páginas 17847—17875, Viena, Áustria
Xiao Xia, Dan Zhang, Zibo Liao, Zhenyu Hou, Tianrui Sun, Jing Li, Ling Fu, Yuxiao Dong

Gerar cenas industriais 3D com LLMs é um desafio devido a requisitos rigorosos para medições precisas e planeamento espacial. Para resolver isto, os autores apresentam o SceneGENAgent, um agente LLM que gera cenas industriais através do código C#. Usa planeamento de layout estruturado, verificação e refinamento iterativo para satisfazer necessidades quantitativas exatas, aumentando as taxas de sucesso LLM até 81.0%. Além disso, os autores lançam o SceneInstruct, um conjunto de dados para o ajuste fino de LLMs de código aberto como o Llama3.1-70B para abordar o desempenho do GPT-4o dentro da estrutura. O código e os dados estão disponíveis ao público.
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SiPhyr: Uma estrutura de otimização de ponta a ponta baseada na aprendizagem para a reconfiguração dinâmica da rede

Publicado em: IEEE Transactions on Smart Grid (Volume: 16, Edição: 2, Março 2025)
Rabab Haider, Anuradha Anhaswamy, Biswadip Dey, Amit Chakaraborty

O aumento das energias renováveis, armazenamento e veículos elétricos exigem paradigmas de tomada de decisão mais rápidos para as redes de distribuição. Este artigo propõe o SiPhyr, uma estrutura de aprendizagem automática informada pela física para a otimização da reconfiguração da rede baseada na aprendizagem de ponta a ponta. O SiPhyr otimiza a topologia e os fluxos de energia para reduzir as perdas de linha, melhorar os perfis de tensão e impulsionar a integração renovável. Para lidar com variáveis de decisão binárias NP-hard, usa um método de arredondamento informado pela física dentro de uma estrutura diferenciável. Isto permite ao SIPHyr otimizar simultaneamente a topologia e o despacho da rede, satisfazendo as restrições críticas de segurança, como demonstrado em três redes canónicas.
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Aproveitar a flexibilidade do prosumer para mitigar o congestionamento da rede em futuras redes de distribuição de energia

Publicado em: Energies 2024
Tomaselli D., Most D., et al

A crescente adoção de sistemas fotovoltaicos (PV) atrás do medidor (BTM), veículos elétricos (EVs) e bombas de calor está a causar congestionamento da rede de distribuição. Este artigo avalia a flexibilidade BTM usando uma nova estrutura que combina um fluxo de energia ideal de horizonte contínuo com uma função de custo linear por partes para resolver este problema sem atualizações dispendiosas. Quando testado num modelo de rede de Schutterwald, Alemanha, os resultados mostraram que o armazenamento BTM de autoconsumo resolveu todas as violações de alimentação mas apenas 35% das violações de carga. No entanto, o controlo proativo da carga e descarga do armazenamento resolve eficazmente as violações de carga restantes, mesmo em redes quase saturadas.
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Equações diferenciais neurais com controlo integrado para modelação de processos químicos

Publicado em: 2025 IEEE 32ª Conferência Internacional sobre Computação de Alto Desempenho, Workshop de Dados e Análise (HipCW)
Sumeet Rodiya, Ved Vartak, Kunal Bahuguna, Subhajit Sanfui, Ramsatish Kaluri

As equações diferenciais neurais são poderosas para simulação de processos químicos, mas a sua aplicação a processos químicos controlados permanece relativamente inexplorada. Este artigo avalia equações diferenciais ordinárias neurais (NOdes) e equações diferenciais controladas por neurónios (NCDES) para modelar um sistema de biorreator em lotes com integração de controlo explícito. Os autores desenvolvem uma estrutura NODE modificada contendo entradas de controlo e estudam NCDs, que incorporam caminhos de controlo contínuos utilizando interpolação spline. Implementadas no Diffrax para uma aceleração eficiente da GPU, as estruturas demonstram que os NCDEs alcançam uma precisão preditiva superior, enquanto os NÓS oferecem tempos de training mais rápidos.
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Estrutura multiagente que aproveita gráficos de conhecimento para modelos de comissionamento virtual

Publicado em: AUTOMAÇÃO 2026, Innovation trifft Anwendung (pp. 144-152). VDE
Max Diekmann; Jonas Nitzler; Jan Fischer; Hans-Juergen Pfisterer; Dirk Hartmann

Os modelos de comissionamento virtual (VCMs) validam sistemas de fabrico discretos antes da implementação, mas construí-los exige muito trabalho devido a dados fragmentados em ferramentas como o Siemens TIA Portal e o NX MCD. Para resolver isso, os autores propõem uma estrutura multiagente baseada em gráficos de conhecimento. As ferramentas determinísticas extraem e mesclam PLC e dados cinemáticos num banco de dados gráfico unificado. Uma arquitetura de agente hierárquico auxilia na compreensão do sistema, geração de componentes baseada em scripts e mapeamento de sinal entre domínios. Testado numa configuração de fabrico em escala de laboratório, a abordagem reduz o esforço de interpretação manual e simplifica a engenharia VCM inicial.
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