Inženirska znanost o podatkih in AI

Z zamenjavo časovno intenzivnih rešitev z nadomestnimi modeli, ki jih poganja umetna inteligenca, in modeliranjem z zmanjšanim vrstnim redom, zmogljivosti umetne inteligence Simcenter pomagajo zmanjšati čakalne vrste simulacij, ki upočasnjujejo iterativno oblikovanje. Inženirji porabijo manj časa za čakanje na rezultate in več časa za sprejemanje premišljenih oblikovalskih odločitev - pospešujejo celoten cikel razvoja izdelka od koncepta do validacije.

Tradicionalni delovni tokovi oblikovanja so omejeni s počasnimi, iterativnimi CAD in simulacijskimi cikli. Zmogljivosti umetne inteligence Simcenter — ki zajemajo generativno ustvarjanje konceptov na osnovi umetne inteligence, geometrijsko globoko učenje in multidisciplinarno optimizacijo oblikovanja — zagotavljajo rezultate v nekaj sekundah, kar daje inženirjem svobodo, da ocenijo bistveno več smeri oblikovanja znotraj iste časovnice projekta.

Simcenter je namensko zasnovan za demokratizacijo umetne inteligence in strojnega učenja v celotni inženirski organizaciji - ne le podatkovnih znanstvenikov ali strokovnjakov za umetno inteligenco. Zmogljivosti umetne inteligence so vgrajene neposredno v znana CAD in simulacijska okolja prek intuitivnih delovnih potekov brez kode, namenjenih praktičnim inženirjem. Usposabljanje modelov, podatkovni cevovodi in nastavitev algoritmov delujejo pregledno v ozadju - tako lahko vsaka ekipa, ne glede na ozadje ali velikost organizacije, izkoristi konkurenčno prednost inteligentne simulacije brez strmih učnih krivulj ali namenskih virov umetne inteligence.

Simcenterova programska oprema za inženirske podatke in umetno inteligenco prinaša merljivo vrednost v celotnem spektru fizikalnih področij - strukturna celovitost, zmogljivost trčenja, toplotno upravljanje, računalniška dinamika tekočin, simulacija proizvodnje in elektromagnetno vedenje - zagotavlja, da vsaka inženirska disciplina koristi od inteligentnega pospeševanja, ne le nekaj izbranih. Organizacije v vesoljskem, avtomobilskem sektorju, težki opremi, industrijskih strojih in energetskem sektorju izkoriščajo to meddomensko zmogljivost za stiskanje oblikovalskih ciklov, zmanjšanje fizičnih prototipov, znižanje stroškov razvoja in hitrejše prinašanje visoko zmogljivih izdelkov na trg.

Modeli umetne inteligence so usposobljeni na podlagi inženirskih podatkov z visoko natančnostjo, pri čemer se zmogljivost strogo primerja z uporabo ustaljenih meritev napak - kot sta povprečna absolutna napaka (MAE) in MSE (srednja kvadratna napaka). Rezultati so razložljivi in potrjeni in ne napovedi črne škatle. To inženirjem zagotavlja popolno prepoznavnost, da z merljivo zaupanjem zaslišujejo, razlagajo in delujejo na podlagi vpogledov, ki jih ustvarja umetna inteligenca. Nadalje potrdite rezultate, predvidene z umetno inteligenco, neposredno glede na merila simulacije ali testiranja, s čimer zaprete zanko med inteligentnim pospeševanjem in strogostjo inženiringa.

Zmogljivosti umetne inteligence v portfelju Simcenter so zasnovane tako, da so prilagodljive in dostopne v različnih okoljih strojne opreme. Za ekipe, ki dajejo prednost hitrosti treninga in zmogljivosti modela, je močno priporočljivo pospeševanje grafične procesne enote (GPU) s podporo za sodobne arhitekture, vključno z najnovejšo mikroarhitekturo NVIDIA Blackwell, ki omogoča bistveno hitrejše training modelov in sklepanje v obsegu. Organizacije, ki izvajajo velike, zapletene inženirske programe, so v celoti podprte v visokokakovostnih računalniških okoljih (HPC), kar zagotavlja računalniški prostor, ki ga zahtevajo zahtevne simulacijske delovne obremenitve. Za ekipe brez posebne GPU in HPC infrastrukture ostaja training, ki temelji na CPU, podprta možnost - zagotavljanje razpoložljivosti strojne opreme nikoli ni ovira za sprejetje simulacije, pospešene z umetno inteligenco.

Izvršljivi digitalni dvojček (xDT) prevzame inteligenco, vgrajeno v simulacijskem okolju Simcenter, in jo omogoča takojšnjo uporabo v širšem podjetju. Simulacija visoke ločljivosti je vključena v lahke modele zmanjšanega reda, ki jih je mogoče dodatno vgraditi v izvedljive digitalne dvojčke, kar inženirjem in operativnim deležnikom omogoča interakcijo z natančnimi digitalnimi predstavitvami svojih izdelkov v realnem času. Rezultat je hitrejše in bolj informirano odločanje na vsaki stopnji življenjskega cikla izdelka - od zgodnje potrditve koncepta do spremljanja učinkovitosti v uporabi - odpravljanje tradicionalnih ovir med strokovnjaki za temo in širšimi skupinami, ki so odvisne od njihovih spoznanj.