原因何在 为监控、控制和数字双胞胎实施人工智能？
数字双胞胎以及监测和控制系统的人工智能通常根据来自系统传感器的数据进行训练。但是这样的传感器数据通常有限且噪音大，不足以让人工智能理解系统的物理特性。这将导致人工智能的不稳定或不当行为。我们通过将有关系统物理的知识纳入训练过程来解决这个问题，以使人工智能符合这些物理特性。
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根据传感器数据训练 AI
我们帮助数字双胞胎和监控系统的开发人员利用来自系统中传感器的有限而有噪声的数据来训练人工智能模型。
优势
- 在我们的支持下，开发数字双胞胎或用于监控和控制系统的工程师可以训练理解和尊重系统物理特性的人工智能模型，使其比使用标准方法训练的人工智能模型更可靠。
- 通过我们的人工智能方法，有限且噪音大的传感器数据足以训练可靠的机器学习模型。
- 基于物理人工智能方法的人工智能模型通常是可以解释的，因为它们尊重系统的物理特性，从而增强了系统所有者的信心。
特色功能
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提供有关物理 AI 的建议
我们提供有关物理人工智能使用方面的咨询服务，包括对物理人工智能潜力的评估、培训和指导。
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审计信息物理系统中使用的人工智能模型
我们对数字双胞胎或监测和控制系统中使用的人工智能模型进行审计，以评估是否使用了适当的方法来保证与基础物理的合规性，以及该模型是否符合目的。
Case Study
实际应用
用于传送带控制的模型在环中
我们训练了一个 AI 代理模型，用于对大型复杂的传送带进行模型在环控制。这种模型在环控制比最初的基于规则的控制更加稳健可靠。