Physics AI support

Physics AI support drivs av VORtech

VorTech stöder sina kunder i utvecklingen av programvara för simulering, prognoser, optimering och analys. Kort sagt: vi hjälper till att utveckla programvara där datoranvändning är den väsentliga funktionen. Våra mjukvaruingenjörer har en bakgrund inom teknik, matematik och databehandling. Vi har specialister inom modell-datafusion, högpresterande databehandling och maskininlärning. Vi arbetar i nära samarbete med experter och utvecklare av våra kunder för att tillsammans utveckla bästa möjliga lösningar.

Upptäck VORtech

Varför Implementera AI för övervakning, kontroll och digitala tvillingar?

AI för digitala tvillingar och för system för övervakning och styrning tränas vanligtvis på data från systemsensorer. Men sådana sensordata är vanligtvis begränsade och bullriga och otillräckliga för att AI ska förstå systemets fysik. Detta kommer att leda till oregelbundet eller felaktigt beteende av AI. Vi löser detta problem genom att integrera kunskap om systemets fysik i träningsprocessen för att få AI att överensstämma med denna fysik.

Fördelar

Med vårt stöd kan ingenjörer som utvecklar digitala tvillingar eller system för övervakning och kontroll träna AI-modeller som förstår och respekterar systemets fysik, vilket gör dem mer tillförlitliga än AI-modeller utbildade med standardmetoder.
Med vår inställning till AI är begränsade och bullriga sensordata tillräckliga för att träna pålitliga maskininlärningsmodeller.
AI-modeller baserade på fysik AI-metoder är vanligtvis förklarbara eftersom de respekterar systemets fysik, vilket leder till mer förtroende från systemägarna.

Utvalda funktioner

Maskininlärningsmodeller från sensordata

Träna AI från sensordata

Vi hjälper utvecklare av digitala tvillingar och system för övervakning och styrning att träna AI-modeller från de begränsade och bullriga data som kommer från sensorerna i systemet.

Ge råd om fysik AI

Vi erbjuder rådgivning kring användning av fysik AI, inklusive en bedömning av potentialen i fysik AI, utbildning och instruktion.

Granska AI-modeller som används i cyberfysiska system

Vi granskar AI-modeller som används i digitala tvillingar eller i system för övervakning och kontroll för att bedöma om lämpliga tillvägagångssätt har använts för att garantera överensstämmelse med den underliggande fysiken och om modellen är lämplig för ändamålet.

Case Study

Surrogatmodell för datacentertemperaturmodell

4DCool: övervakning av datacenter inomhusklimat

4DCool möjliggör optimal temperaturkontroll i datacenter genom att tillhandahålla en förutsägbar 3D-temperaturmodell baserad på data från sensorer i kombination med en modell för inomhusklimatets fysik.

En digital tvilling för inomhusklimatet i datacenter

Verkliga applikationer

Select...

Surrogatmodell för simulering av transportband

Modell-in-the-loop för styrning av transportband

Vi utbildade en AI-surrogatmodell för modell-in-the-loop-styrning av ett stort och komplext transportband. Denna modell-in-the-loop-kontroll är mer robust och tillförlitlig än den ursprungliga regelbaserade kontrollen.

Utforska resurser och relaterade produkter

Ytterligare information och resurser

Vortech-Whitepaper Fysik AI