Simcenter PhysicsAI 將歷史資料轉換為可靠、高保真度的預測模型，加速模擬工作流程。它採用尖端的幾何深度學習技術，可在任何物理領域中發現形狀和性能之間的關係。Simcenter PhysicsAI 使團隊能夠評估更多概念並做出自信的設計決策，提供資料驅動的見解比傳統求解器模擬速度高達 1000 倍。
Simcenter PhysicsAI 直接在網格或 CAD 模型上預測產品 KPI，從小時縮短模擬時間為幾秒鐘。快速預測能夠進行廣泛的設計探索，降低原型製作成本，並縮短上市時間。
讓跨領域團隊的工程師能夠利用無程式碼、直觀的工作流程，利用人工智慧驅動的模擬。訓練替代模型、驗證結果、預測新幾何圖形，並自信地擴展 AI 驅動的模擬。
傳統代替模型僅限於小幾何變化和簡單的輸出。幾何深度學習突破了這些障礙，處理複雜的輸入、拓樸，並即時提供豐富的 3D 場景預測。
在真正無求解器的環境中與原生 CAE 模型無縫合作。利用舊式模擬資料，而無需重新格式化或轉換，實現更快的設定和改善工具和團隊之間的互通性，從現有工程資產中產生更多價值。
使用先進的幾何深度學習訓練模型，該模型可直接在網格和 CAD 模型上操作，從而消除手動特徵工程。工程師可以自由探索非常規的非參數式設計，同時加速模型開發，並在各種拓樸和形狀中解鎖更準確、具有物理意識的預測。
使用智慧的幾何相似度量度來識別分佈外的設計。降低風險並確保可靠的見解 — 讓工程師能夠在何時依賴 AI 預測的結果以及何時執行完整真度模擬做出明智的決策。
直接在「心中心超網」、「心中心」模擬實驗室和「SimCenter Inspire」中使用「SimCenter PhysicsAI」。將幾何深度學習嵌入到現有的工作流程中，以最少的中斷情況。提高工程生產力，並在您已經使用和信任的工具中獲取快速可靠的設計見解。
動力視覺 | 近乎即時的物理預測節省數百萬美元
動力視覺採用 Simcenter PhysicsAI 來改變包裝設計，以近乎即時的 AI 預測取代數週的模擬。比傳統 FEA 的運行速度高達 4,000 倍，精度高達 97.5%，節省數百萬筆，減少到垃圾堆填區的塑料廢物，並邁向大規模可持續包裝更明智的途徑。
Simcenter PhysicsAI 能夠在內部、外部和動力總成元件中立即預測碰撞、耐用性、空氣動力學、電磁和製造分析，從而大幅縮短模擬時間。工程師可以探索更多的設計概念、減少實體原型並加速開發，同時提供更輕、更安全和更節能的車輛。
部落格 | 汽車的藝術
部落格 | 工業 CAE 的機器學習
