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。

使用 Simcenter 物理系統的求解器彈性架構，打破工作流程孤島。將舊版求解器的現有高保真度差價合約結果直接匯入 Design Manager 中，作為訓練資料。加速建立模型、統一工具和團隊之間的工作流程，並從現有模擬資產中獲得更大的價值。

Simcenter PhysicsAI 完全嵌入 Simcenter STAR-CCM+ 的設計管理員中，提供先進的 GDL 功能，而不會中斷建立的工作流程。工程師在一個熟悉的單一介面中存取訓練、驗證和預測，以消除前後關聯切換並最大限度地提高生產力。

Simcenter PhysicsAI 原生處理多面網格，這是 Simcenter STAR-CCM+ 中心高保真差價合約模擬的行業標準。GDL 模型可擷取更豐富的空間關係，而無需網格轉換或簡化，以保持模擬真度，並在整個設計空間中自信地提供準確的預測。

Simcenter PhysicsAI 具有幾何相似度分數，這是一個基於幾何圖形和分辨性的指標，可評估新設計與訓練資料集的相似度。工程師可立即知道預測是否可靠，還是需要完整的差價合約運行，以實現自信的 AI 驅動的探索。

Simcenter Physicsai 將 AI 加速預測擴展到所有研究類型：手動、掃描、智能掃描和優化。工程師獲得深入的多面見解，加速整個設計週期的資料驅動決策，包括全球性能值，例如拖曳和升降係數、表面場分佈（例如壓力和牆剪切應力），以及全面的 3D 體積欄位。