Wie KI und ML模具仿真verändern

In den letzten 50 Jahren wurden im Bereich der technischen模拟numerische Methoden entwickelt, die es Ingenieur*innen ermöglichen, physikalische 3d - problem schneller und einfacher, mit größerer Genauigkeit und robusteren Ergebnissen zu lösen。有限元分析(FEA)，有限体积-方法(FVM)和有限差分- zeitbereich (FDTD) haben die Effizienz der Solver erhöht, während dynamische Visualisierungstechniken die so genannte Benutzerfreundlichkeit verbessern。

Trotz dieser Verbesserungen bleiben bestimmte Herausforderungen besteen。Das sind die Abstriche, die bei der Simulation gemacht werden:

1.Genauigkeit der Ergebnisse

2.Geschwindigkeit der Ergebnisse

3.Workflow-Bedienfreundlichkeit

4.Stabilität des工作流

尼曼和他的网格，关于Baustein的Multiphysik-Lösungen。这是一个简单的例子，这个例子gröberer Netze die Simulationsgeschwindigkeit erhöht, aber zu einem Verlust an Genauigkeit führt。Ähnlich verhält esich mit benutzerfreundlichen Arbeitsabläufen mit einfacheren Netzen, die ebenfalls die Genauigkeit verringern und andere problem mit siich blingen können, z. B. wenn die模拟niht konvergiert und die鲁棒theit versagt。

万博Ansys untersucht den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem leren (AI/ML)，嗯所有diese问题祖lösen。

Zeitgleiche Verbesserungen

Die Kommerzialisierung der künstlichen Intelligenz开始于den 1970er Jahren。在Jahrzehnt früher mit Entwicklung regelbasiter Expertensysteme。Diese system, die einfachste Form der KI, stützen sich auf kuratiertes menschliches Fachwissen, um problem zu lösen, die normalerwise menschliche Intelligenz erfordern würden。

人würde erwarten，德国的KI/ML-Anwendungen aktiv在德国的科学和医学领域:von der Vereinheitlichung der Arzneimittelentwicklung über robotergestützte Chirurgie bis hin zu automatisierten Krankenakten, auf die Anbieter überall auf der Welt sofort zugreifen können。Aber KI/ML奇异在immer mehr Branchen和von immer mehr Nutzer*innen erfolgreich eingesetzt。Sie hilft Marken, ihre sozialen Medien zu durchforsten, um herauszufinden, wie die Kunden über ihre Produkte denken (Stimmungsanalyse)， verschafft Anlegern einen Vorsprung bei Aktiengeschäften (algorithmischer Finanzhandel)和ermöglicht E-Commerce-Betreibern, ihre Angebote für Online-Käufer zu personalisieren (empfehlungmechanismen)。

Bei 万博Ansys können wir AI/ML-Methoden einsetzen, um模具仿真参数自动匹配zu finden und so gleichzetig die Geschwindigkeit und Genauigkeit zu verbessern。

Mit Hilfe der erweiterten Simulation können wir die Simulation um das 100- fahe beschleunigen, inm wir neurale Netze Mit datengesteuerten der physikalisiserten Methoden trainien。

Wir glauben, dass die Anwendung von KI/ML uns Folgendes ermöglichen奇怪的:

• Verbesserung der Produktivität beim Kunden。
• Verbesserung der Simulation, einschließlich der Beschleunigung der thermischen Lösungen für Chips und under Entwicklung eines Solvers für Strömungsmechanik, der High-Fidelity-Lösungen in lokalen Regionen mit ML-Methoden in groben Regionen kombiniert。
• 优化设计
• 商业智能- entscheidungen, wie z. B. den Bedarf an Ressourcenvorhersagen für unsere求解器。
• kombiinien Sie auf Daten basierende和模拟basierte digitale，嗯genaue and schnelle digitale，混合Zwillinge zu erstellen。

奥德恩斯特:Wir glauben, dass KI/ML uns大的helfen wid, die Kluft zwischen der idealen Welt(在der Zeit, Aufwand, Effizienz and Ergebnisse perfekt aufeinander abgestimmt sind)和dem，是im wirklichen Leben passiert, zu verringern。Mit ihr werden sich Produktivität, Benutzerfreundlichkeit und Genauigkeit von Simulationen nicht ausschließen müssen。

Wenn Sie mehr über die Pläne von 万博Ansys zur Nutzung von KI/ML zur Verbesserung seiner求解器-技术erfahren möchten, registrieren Sie sich fürPrith Banerjee的Präsentationder汪汪汪NVIDIA GTC Konferenz．