如果我们能够在自动化、制造和能源基础设施建成之前就对其进行设计、测试和改进，情况会怎样？
传统的工程周期严重依赖物理原型设计，这导致了代价高昂的迭代、更长的上市时间和不可预见的运营瓶颈。现代工业工程需要超越静态 CAD 模型，转向动态的多域仿真环境。通过将高性能计算、实时遥测和空间可视化相结合，可以在物理调试之前在其整个生命周期中对复杂的工业架构进行严格验证。
重要的是模拟、数字双胞胎和工业元宇宙能力，以实现更快、更安全、更可持续的工程。
公司核心技术
系统设计和仿真
该研究领域侧重于使用人工智能进行系统和组件建模、设计和多物理场仿真。它解决了用于制造、机器人和能源基础设施的可视化测试、验证和优化的 CAD/CAM 链和数字双胞胎。
系统设计和仿真涵盖几何、力学和功能建模 (CAD/CAM)，采用 AI 增强的工作流程和创成式设计。它包括生产设计、虚拟调试以及（多）物理、系统、实时和协同仿真。我们还研究了用于物理人工智能训练和合成数据生成的仿真。
我们的研究涉及验证、验证、设计协作、AR/VR 可视化和生命周期/数字双胞胎管理。此外，它还包括自动化工程、电气建模和使用多模态仿真、不确定性建模、技术经济优化和代理工作流程设计分布式能源系统。
为此 公司核心技术，我们研究的应用包括增强设计、仿真和 PLM 工具以及仿真、数据、模型和数字双胞胎管理平台。关键领域包括可视化、协作（例如 Digital Twin Composer）、自动三维内容创建以及使用数字双胞胎进行产品碳足迹、循环和生命周期分析的可持续发展工具。
其他主题包括仿真增强型产品和生产设计、虚拟调试、CAD/CAM 基础模型培训、多模态能源系统设计和能源系统的资产开发。最后，我们的研究涉及生命周期和能源双胞胎、制造业的循环性方面、与真实工业系统的同步以及自主工程。
出版物
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ScenegenAgent：使用编码代理精确生成工业场景
出版于：2025 年计算语言学协会第 63 届年会论文集（第 1 卷：长篇论文），第 17847—17875 页，奥地利维也纳
夏晓、张丹、廖子博、侯振宇、孙天瑞、李静、付凌、董宇晓
由于对精确测量和空间规划的严格要求，使用 LLM 生成 3D 工业场景具有挑战性。为了解决这个问题，作者介绍了 SceneGenAgent，这是一款通过 C# 代码生成工业场景的 LLM 代理。它使用结构化布局规划、验证和迭代细化来满足精确的定量需求，将LLM的成功率提高到81.0％。此外，作者还发布了SceneInstruct，该数据集用于微调Llama3.1-70B等开源LLM，以提高框架内GPT-4o的性能。代码和数据是公开的。
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SiphyR：基于端到端学习的优化框架，用于动态网格重配置
出版于：IEEE 智能电网交易（卷：16，期号：2，2025 年 3 月）
Rabab Haider、Anuradha Annaswamy、Biswadip Dey、Amit Chakraborty
新兴的可再生能源、存储和电动汽车需要更快的配电网决策模式。本文提出了 SiphyR，这是一种基于物理学的机器学习框架，用于基于端到端学习的网格重配置优化。SiphyR 优化拓扑和功率流以降低线路损耗、改善电压分布并促进可再生能源集成。为了处理 NP-Hard 二进制决策变量，它在可微分框架内使用基于物理学的舍入方法。这使得 Siphyr 能够同时优化电网拓扑和调度，同时满足安全关键约束，如三个规范电网所示。
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利用专业消费者的灵活性来缓解未来配电网中的电网拥堵
出版于:能源 2024
Tomaselli D.、Most D. 等人
电表后（BTM）光伏（PV）系统、电动汽车（EV）和热泵的采用率越来越高，导致配电网拥堵。本文使用一种新颖的框架评估了BTM的灵活性，该框架将滚动视野的最佳功率流与分段线性成本函数相结合，无需进行昂贵的升级即可解决此问题。在德国舒特瓦尔德的电网模型上进行测试时，结果表明，自耗式BTM存储解决了所有上网违规问题，但仅解决了35％的负载违规问题。但是，即使在接近饱和的电网中，主动控制存储器的充放电也可以有效解决剩余的负载违规问题。
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具有集成控制的神经微分方程，用于化学过程建模
发布于：2025 年 IEEE 第 32 届高性能计算、数据和分析国际会议研讨会 (HiPCW)
Sumeet Rodiya、Ved Vartak、Kunal Bahuguna、Subhajit Sanfui、Ramsatish Kaluri
神经微分方程在化学过程仿真方面非常强大，但它们在受控化学过程中的应用仍相对未得到探索。本文评估了神经常微分方程（NODE）和神经控制微分方程（NCDE），用于对具有显式控制集成的批处理生物反应器系统进行建模。作者开发了包含控制输入的修改后的NODE框架，并研究了nCDE，该框架使用样条插值法整合了连续控制路径。这些框架在Diffrax中实现，以实现高效的GPU加速，表明NCDE可以实现卓越的预测精度，而节点的训练时间更短。
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利用知识图构建虚拟调试模型的多代理框架
出版于：《自动化2026》，《创新与应用》（第144-152页）。VDE
马克斯·迪克曼；乔纳斯·尼茨勒；扬·菲舍尔；汉斯-尤尔根·普菲斯特勒；德克·哈特曼
虚拟调试模型 (VCM) 在部署之前会对离散制造系统进行验证，但由于Siemens TIA Portal和NX MCD等工具的数据分散，构建这些系统是劳动密集型的。为了解决这个问题，作者提出了一个以知识图谱为基础的多代理框架。确定性工具提取 PLC 和运动学数据并将其合并到统一的图形数据库中。然后，分层代理架构有助于系统理解、基于脚本的组件生成和跨域信号映射。该方法在实验室规模的制造设置上进行了测试，减少了人工解释工作量并简化了早期的 VCM 工程设计。
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