Simcenter PhysicsAI 通过将历史数据转换为可靠、高保真的预测模型来加快仿真工作流程。它由尖端的几何深度学习提供支持，可以揭示任何物理领域的形状与性能之间的关系。Simcenter PhysicsAI 使团队能够评估更多概念并做出自信的设计决策，提供数据驱动的见解速度比传统求解器仿真快 1000 倍。
Simcenter PhysicsAI 直接在网格或 CAD 模型上预测产品关键绩效指标，从而将仿真时间从数小时缩短到几秒钟。快速预测可以进行广泛的设计探索，降低原型制作成本并缩短上市时间。
让跨学科团队的工程师能够利用基于人工智能的模拟，实现无代码、直观的工作流程。训练代理模型、验证结果、预测新几何形状并自信地扩展 AI 驱动的仿真。
传统的代理模型仅限于微小的几何变化和简单的输出。几何深度学习打破了这些障碍——处理复杂的输入、拓扑结构并实时提供丰富的三维场预测。
在真正与求解器无关的环境中与原生 CAE 模型无缝协作。无需重新格式化或转换即可利用传统仿真数据，从而加快设置速度并改善工具和团队之间的互操作性，从而从现有工程资产中创造更多价值。
使用高级几何深度学习训练模型，直接在网格和 CAD 模型上运行，无需手动进行特征工程。工程师可以自由探索非常规的非参数化设计，同时加快模型开发，并对不同的拓扑和形状进行更准确、更具物理感知的预测。
使用智能几何相似度量标准识别分布外设计。降低风险并确保可信的见解，使工程师能够就何时依赖人工智能预测的结果以及何时进行全保真仿真做出明智的决定。
直接在 Simcenter Hypermesh、Simcenter Simlab 和 Simcenter Inspire 中访问 Simcenter PhysicsAI。将几何深度学习嵌入到现有工作流程中，将干扰降至最低。提高工程生产力，在您已经使用和信任的工具中获得快速、可靠的设计见解。
Kinetic Vision | 近乎即时的物理预测可节省数百万美元
Kinetic Vision采用Simcenter PhysicsAI来改变包装设计，用近乎即时的人工智能预测取代了数周的模拟。它的运行速度比传统 FEA 快 4,000 倍，准确度高达 97.5%，节省了数百万美元，减少了进入垃圾填埋场的塑料垃圾，为大规模可持续包装开辟了更明智的途径。
Simcenter PhysicsAI 支持对内部、外部和动力系统组件的碰撞、耐久性、空气动力学、电磁和制造分析进行即时预测，从而显著缩短仿真时间。工程师可以探索更多的设计概念，减少物理原型，加快开发，同时提供更轻、更安全、更节能的汽车。
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博客 | 工业 CAE 的机器学习
