Наука про інженерні дані та штучний інтелект

Замінюючи інтенсивні запуски вирішувачів сурогатними моделями на основі штучного інтелекту та моделюванням зменшеного порядку, можливості AI Simcenter допомагають зменшити черги моделювання, які уповільнюють ітераційне проектування. Інженери витрачають менше часу на очікування результатів і більше часу на прийняття обґрунтованих рішень щодо дизайну - прискорюючи весь цикл розробки продукту від концепції до перевірки.

Традиційні робочі процеси проектування обмежуються повільними, ітеративними циклами САПР та моделювання. Можливості штучного інтелекту Simcenter - що охоплюють генеративну генерацію концепцій на основі штучного інтелекту, геометричне глибоке навчання та багатодисциплінарну оптимізацію дизайну - дають результати за лічені секунди, надаючи інженерам свободу оцінювати значно більше напрямків проектування в межах одного терміну проекту.

Simcenter створений спеціально для демократизації штучного інтелекту та машинного навчання у всій інженерній організації, а не лише науковців даних чи спеціалістів зі штучного інтелекту. Можливості штучного інтелекту вбудовані безпосередньо у звичні середовища САПР та моделювання за допомогою інтуїтивно зрозумілих робочих процесів без коду, розроблених для практикуючих інженерів. Навчання моделей, конвеєри даних та налаштування алгоритмів працюють прозоро у фоновому режимі, тому кожна команда, незалежно від фону чи розміру організації, може використовувати конкурентну перевагу інтелектуального моделювання без крутих кривих навчання чи спеціальних ресурсів AI.

Програмне забезпечення Simcenter для інженерних даних та штучного інтелекту забезпечує вимірювану цінність у всьому спектрі областей фізики - структурної цілісності, продуктивності аварій, теплового управління, обчислювальної динаміки рідини, моделювання виробництва та електромагнітної поведінки - гарантуючи, що кожна інженерна дисципліна отримує користь від інтелектуального прискорення, а не лише окремих. Організації в аерокосмічному, автомобільному, важкому обладнанні, промисловому обладнанні та енергетичному секторах використовують цю міждоменну можливість для стиснення циклів проектування, зменшення фізичних прототипів, зниження витрат на розробку та швидшого виведення на ринок більш продуктивних продуктів.

Моделі штучного інтелекту навчаються на високоточних інженерних даних, а продуктивність суворо оцінюється за допомогою встановлених показників помилок - таких як середня абсолютна помилка (MAE) та MSE (Середня квадратична помилка). Результати пояснюються та підтверджуються, а не прогнози чорної скриньки. Це забезпечує інженерам повну видимість для опитування, інтерпретації та дії на основі даних, створених штучним інтелектом, з кількісно визначеною впевненістю. Далі перевіряйте результати, передбачені штучним інтелектом, безпосередньо на основі моделювання або тестових показників, закриваючи цикл між інтелектуальним прискоренням та інженерною суворістю.

Можливості штучного інтелекту в портфоліо Simcenter розроблені таким чином, щоб бути гнучкими та доступними для різних апаратних середовищ. Для команд, які надають пріоритет швидкості навчання та продуктивності моделі, настійно рекомендується прискорення графічного процесорного блоку (GPU) з підтримкою сучасних архітектур, включаючи останню мікроархітектуру NVIDIA Blackwell, що дозволяє значно швидше навчати моделі та робити висновки у масштабі. Організації, які керують великими складними інженерними програмами, повністю підтримуються у високопродуктивних обчислювальних середовищах (HPC), забезпечуючи обчислювальний запас, який вимагає вимогливих робочих навантажень моделювання. Для команд без виділеної інфраструктури графічного процесора та HPC навчання на основі процесора залишається підтримуваним варіантом - забезпечення доступності обладнання ніколи не є перешкодою для впровадження моделювання з прискореним штучним інтелектом.

Виконуваний цифровий двійник (xDT) використовує інтелект, вбудований в середовище моделювання Simcenter, і робить його миттєвим розгортанням на широкому підприємстві. Моделювання високої точності інкапсулюється в легкі моделі зменшеного порядку, які можуть бути додатково вбудовані у виконувані цифрові близнюки, що дозволяє інженерам та операційним зацікавленим сторонам взаємодіяти з точними цифровими зображеннями своїх продуктів у режимі реального часу. Результатом є швидке та більш обґрунтоване прийняття рішень на кожному етапі життєвого циклу продукту - від ранньої перевірки концепції до моніторингу ефективності роботи - руйнуючи традиційні бар'єри між експертами та ширшими командами, які залежать від їхніх знань.