AI za digitalne blizance i za sisteme za praćenje i kontrolu obično se obučava na podacima iz sistemskih senzora. Ali takvi podaci senzora su obično ograničeni i bučni i nedovoljni da bi AI razumeo fiziku sistema. To će dovesti do nepravilnog ili nepravilnog ponašanja AI. Ovaj problem rešavamo uključivanjem znanja o fizici sistema u proces obuke kako bi veštačka inteligencija bila u skladu sa ovom fizikom.
Pomažemo programerima digitalnih blizanaca i sistema za praćenje i kontrolu da obuče AI modele iz ograničenih i bučnih podataka koji dolaze iz senzora u sistemu.
Nudimo konsultantske usluge u vezi sa upotrebom fizike AI, uključujući procenu potencijala fizike AI, training i nastavu.
Mi revidiramo AI modele koji se koriste u digitalnim blizancima ili u sistemima za praćenje i kontrolu kako bismo procenili da li su korišćeni odgovarajući pristupi da bi se garantovala usklađenost sa osnovnom fizikom i da li je model prikladan za svrhu.
4DCool omogućava optimalnu kontrolu temperature u data centrima pružajući prediktivni 3D model temperature zasnovan na podacima senzora u kombinaciji sa modelom za fiziku unutrašnje klime.
Obučili smo AI surogat model za kontrolu velike i složene transportne trake u modelu u petlji. Ova kontrola modela u petlji je robusnija i pouzdanija od originalne kontrole zasnovane na pravilima.