Khoa học dữ liệu kỹ thuật và AI

Bằng cách thay thế các lần chạy bộ giải tốn nhiều thời gian bằng các mô hình thay thế hỗ trợ AI và mô hình hóa thứ tự giảm, khả năng AI của Simcenter giúp giảm hàng đợi mô phỏng làm chậm thiết kế lặp đi lặp. Các kỹ sư dành ít thời gian hơn để chờ đợi kết quả và nhiều thời gian hơn để đưa ra các quyết định thiết kế sáng suốt - đẩy nhanh toàn bộ chu kỳ phát triển sản phẩm từ ý tưởng đến xác nhận.

Quy trình công việc thiết kế truyền thống bị hạn chế bởi các chu kỳ mô phỏng và CAD chậm, lặp đi lặp lại. Khả năng AI của Simcenter - bao gồm tạo khái niệm dựa trên AI tổng hợp, học sâu hình học và tối ưu hóa thiết kế đa ngành - mang lại kết quả trong vài giây, cho phép các kỹ sư tự do đánh giá nhiều hướng thiết kế hơn đáng kể trong cùng một dòng thời gian dự án.

Simcenter được xây dựng với mục đích dân chủ hóa AI và học máy trên toàn bộ tổ chức kỹ thuật - không chỉ các nhà khoa học dữ liệu hoặc chuyên gia AI. Khả năng AI được nhúng trực tiếp vào các môi trường CAD và mô phỏng quen thuộc thông qua quy trình làm việc trực quan, không có mã được thiết kế cho các kỹ sư thực hành. Đào tạo mô hình, đường ống dữ liệu và điều chỉnh thuật toán hoạt động minh bạch trong nền - vì vậy mọi nhóm, bất kể nền tảng hoặc quy mô tổ chức, đều có thể khai thác lợi thế cạnh tranh của mô phỏng thông minh mà không cần các đường cong học tập dốc hoặc tài nguyên AI chuyên dụng.

Phần mềm khoa học dữ liệu kỹ thuật và AI của Simcenter mang lại giá trị đo lường được trên toàn bộ các lĩnh vực vật lý - tính toàn vẹn cấu trúc, hiệu suất va chạm, quản lý nhiệt, động lực học chất lỏng tính toán, mô phỏng sản xuất và hành vi điện từ - đảm bảo mọi ngành kỹ thuật đều được hưởng lợi từ gia tốc thông minh, không chỉ một số ít. Các tổ chức trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, ô tô, thiết bị nặng, máy móc công nghiệp và năng lượng tận dụng khả năng đa lĩnh vực này để nén chu kỳ thiết kế, giảm nguyên mẫu vật lý, giảm chi phí phát triển và đưa các sản phẩm hiệu suất cao hơn ra thị trường nhanh hơn.

Các mô hình AI được đào tạo về dữ liệu kỹ thuật có độ trung thực cao, với hiệu suất được đánh giá nghiêm ngặt bằng cách sử dụng các số liệu lỗi đã thiết lập - như sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và MSE (Lỗi bình phương). Kết quả có thể giải thích và xác thực chứ không phải dự đoán hộp đen. Điều này cung cấp cho các kỹ sư khả năng hiển thị đầy đủ để thẩm vấn, giải thích và hành động dựa trên thông tin chi tiết do AI tạo ra với sự tự tin có thể định lượng được. Xác thực thêm các kết quả dự đoán của AI trực tiếp dựa trên các điểm chuẩn mô phỏng hoặc thử nghiệm, khép lại vòng lặp giữa tăng tốc thông minh và sự nghiêm ngặt về kỹ thuật.

Khả năng AI trong danh mục Simcenter được thiết kế linh hoạt và dễ tiếp cận trên nhiều môi trường phần cứng. Đối với các nhóm ưu tiên tốc độ đào tạo và hiệu suất mô hình, tăng tốc đơn vị xử lý đồ họa (GPU) được khuyến khích, với sự hỗ trợ cho các kiến trúc hiện đại bao gồm vi kiến trúc Blackwell mới nhất của NVIDIA, cho phép đào tạo và suy luận mô hình nhanh hơn đáng kể trên quy mô lớn. Các tổ chức chạy các chương trình kỹ thuật lớn, phức tạp được hỗ trợ đầy đủ trong môi trường điện toán hiệu suất cao (HPC), cung cấp không gian tính toán mà khối lượng công việc mô phỏng đòi hỏi. Đối với các nhóm không có cơ sở hạ tầng GPU và HPC chuyên dụng, đào tạo dựa trên CPU vẫn là một lựa chọn được hỗ trợ - đảm bảo tính sẵn có của phần cứng không bao giờ là rào cản đối với việc áp dụng mô phỏng tăng tốc AI.

Bộ đôi kỹ thuật số thực thi (xDT) lấy trí thông minh được xây dựng bên trong môi trường mô phỏng Simcenter và giúp nó có thể triển khai ngay lập tức trên toàn doanh nghiệp rộng lớn hơn. Mô phỏng độ trung thực cao được đóng gói thành các mô hình thứ tự giảm nhẹ, có thể được nhúng thêm vào cặp song sinh kỹ thuật số thực thi, cho phép các kỹ sư và các bên liên quan hoạt động tương tác với các biểu diễn kỹ thuật số chính xác của sản phẩm của họ trong thời gian thực. Kết quả là việc ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn ở mọi giai đoạn của vòng đời sản phẩm - từ việc xác nhận ý tưởng ban đầu đến giám sát hiệu suất trong thời gian sử dụng - phá vỡ các rào cản truyền thống giữa các chuyên gia về chủ đề và các nhóm lớn hơn phụ thuộc vào hiểu biết của họ.