工程数据科学和人工智能

通过使用人工智能驱动的代理模型和降阶建模取代耗时的求解器运行，Simcenter 的人工智能功能有助于减少减缓迭代设计的仿真队列。工程师花更少的时间等待结果，将更多时间花在做出明智的设计决策上，从而加快了从概念到验证的整个产品开发周期。

传统的设计工作流程受到缓慢的迭代式 CAD 和仿真周期的限制。Simcenter 的人工智能功能（包括基于生成式人工智能的概念生成、几何深度学习和多学科设计优化）可在几秒钟内交付结果，使工程师能够在相同的项目时间表内自由评估更多的设计方向。

Simcenter 专为在整个工程组织中普及人工智能和机器学习而设计，而不仅仅是数据科学家或人工智能专家。通过专为执业工程师设计的无代码、直观的工作流程，人工智能功能直接嵌入到熟悉的 CAD 和仿真环境中。模型训练、数据管道和算法调整在后台透明运行——因此，每个团队，无论背景或组织规模如何，都可以利用智能仿真的竞争优势，无需陡峭的学习曲线或专用 AI 资源。

Simcenter 的工程数据科学和人工智能软件在所有物理领域——结构完整性、碰撞性能、热管理、计算流体力学、制造仿真和电磁行为——提供可衡量的价值，确保每个工程学科都受益于智能加速，而不仅仅是少数几个学科。航空航天、汽车、重型设备、工业机械和能源领域的组织利用这种跨域能力来缩短设计周期、减少物理原型、降低开发成本，并更快地将性能更高的产品推向市场。

人工智能模型根据高保真工程数据进行训练，使用既定的误差指标对性能进行严格基准测试，例如平均绝对误差 (MAE) 和 MSE（均方误差）。结果是可以解释和验证的，而不是黑箱预测。这为工程师提供了全面的可见性，使他们能够信心十足地查询、解释人工智能生成的见解并采取行动。直接根据仿真或测试基准进一步验证人工智能预测的结果，闭合智能加速与工程严谨性之间的循环。

Simcenter 产品组合中的人工智能功能经过精心设计，可在各种硬件环境中灵活使用。对于优先考虑训练速度和模型性能的团队，强烈建议使用图形处理单元 (GPU) 加速，同时支持包括 NVIDIA 最新的 Blackwell 微架构在内的现代架构，从而可以显著加快大规模模型训练和推理的速度。运行大型复杂工程项目的组织在高性能计算 (HPC) 环境中获得全面支持，从而为要求苛刻的仿真工作负载提供了所需的计算余量。对于没有专用 GPU 和 HPC 基础架构的团队来说，基于 CPU 的 training 仍然是支持的选项——确保硬件可用性永远不会成为采用 AI 加速仿真的障碍。

可执行的数字双胞胎 (xDT) 采用 Simcenter 仿真环境中内置的智能，可立即部署到更广泛的企业中。高保真仿真封装在轻量级降阶模型中，可以进一步将其嵌入到可执行的数字双胞胎中，从而使工程师和运营利益相关者能够实时与产品的准确数字表示进行交互。结果是在产品生命周期的每个阶段（从早期的概念验证到在职性能监控）做出更快、更明智的决策，打破了主题专家与依赖其见解的更广泛团队之间的传统障碍。