為什麼 實作 AI 用於監控，控制和數字雙胞胎？
數位雙胞胎和監控系統的人工智慧通常會根據來自系統感測器的資料進行訓練。但這樣的傳感器數據通常有限且噪音，並且不足以使 AI 了解系統的物理。這將導致 AI 不穩定或不當行為。我們通過將有關系統物理的知識融入在訓練過程中來解決這個問題，以使 AI 符合這些物理學。
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從感測器數據訓練 AI
我們幫助數字雙胞胎和監控系統的開發人員，從系統中傳感器中傳感器的有限和噪音數據來訓練 AI 模型。
優勢
- 在我們的支持下，開發數位雙胞胎或監控系統的工程師可以訓練了解和尊重系統物理的 AI 模型，從而使它們比使用標準方法訓練的 AI 模型更可靠。
- 根據我們對 AI 的方法，有限且噪音的感測器數據足夠來訓練可靠的機器學習模型。
- 基於物理人工智能方法的 AI 模型通常可以解釋，因為它們尊重系統的物理學，從而導致系統擁有者更加信心。
特色功能
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提供有關物理人工智能的建議
我們提供有關物理人工智慧的使用諮詢服務，包括評估物理人工智慧的潛力、訓練和指導。
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稽核網路物理系統中使用的 AI 模型
我們會審核用於數位雙胞胎或監控系統中的 AI 模型，以評估是否使用適當的方法來確保符合基礎物理學，以及該模型是否適合目的。
Case Study
現實世界應用
用於輸送帶控制的循環模型
我們訓練了一個 AI 代替模型，用於對大型而複雜的輸送帶進行模型進行模型進行模型。此模型循環控制項比原始規則型控制更強大且可靠。