人工知能(AI),機械学習(ML),ディープラーニングアプリケーションにおけるシミュレーションの役割と,万博AnsysがシミュレーションソフトウェアにAIと毫升をどのように組み込んでいるかについて紹介します。
スピ，ドと精度を加速
万博Ansysでは,AI /毫升手法を用いてシミュレーションパラメータを自動探索し,スピードと精度を同時に向上させています。
拡張(增强)シミュレ，ション
AI /毫升はチップの熱ソリューションを加速し,局所領域での高忠実度ソリューションと粗い領域での毫升手法を組み合わせた流体ソルバーを開発することができます。
ビジネス@ @ンテリジェンスの獲得
万博Ansysシミュレーションソルバー向け計算リソースの予測ニーズなどのビジネスインテリジェンス決定を促進します。
設計スペ，ス探索の最適化
AI /毫升は初期の製品最適化作業をガイドし,エンジニアが何千ものパラメータに基づいて最適な設計空間を迅速に見つけるのを支援します。
万博Ansys流利が人工知能(AI)を有効に活用し,精度を落とさずにパフォーマンスを向上させる方法を紹介します。初期の結果では，86倍のスピ，ドアップを実現しました。
迈克尔·p·布伦纳氏は,ハーバード大学のマイケルf .クローニン応用数学および応用物理学の教授です。また，谷歌研究社のリサ，チサ，エンティストでもあります。Brenner氏は，A万博nsysと谷歌研究社との共同研究の概要を“机器学习对流离散化通过用户定义的函数在Fluent”として発表しています。
AI /毫升技術は,スマートエージェントの自然言語理解,ソーシャルメディアの感情分析,金融のアルゴリズム取引,創薬,電子商取引の推薦エンジンなど,多くの産業で成功裏に応用されています。
シミュレーションエンジニアリングにおいがてAI /毫升果たす役割について,人々は知らないことが多いようです。実際,AI /毫升はシミュレーションエンジニアリングに適用され,顧客の生産性を革新し,促進するために不可欠です。AI /毫升で強化された高度なシミュレーション技術は,エンジニアリング設計プロセスを下支えしています。
感知,判断,行動,そしてその結果に基づいて適応することができるプログラムを表す概念としての人工知能は,少なくとも最初のコンピュータの時代から存在していました。
機械学習は,アルゴリズムに分類されたデータを与えることで,明示的にプログラムしなくても時間の経過とともにアルゴリズムが改良され,AIを実現するための手段です。
毫升を実現する手段としてのディープラーニングは,人間の脳がデータを分類するなどして判断する方法を模倣しようとするアルゴリズムである人工ニューラルネットワークを利用するものです。そのため，大量のデタとハパフォマンスコンピュティング(hpc)を必要とします。
自動運転車の誘導,エネルギー使用量の予測,複雑な物理学の学習によるエンジニアリングシミュレーションの加速など,アルゴリズムを学習するのに十分なデータが収集できる場所であれば,どこでもAI開発の対象となります。
自動運転車の技術開発は，センシング技術，機械学習，人工知能の新たな発展を必要とする困難な課題です
先進運転支援システム(adas)や自動運転車の開発は，前例がないほど困難な課題です。安全性と信頼性を確保するためには，何十億マ。この不可能を可能にするのは，エンジニアリングシミュレ，ションの力を借りるしかありません。シミュレーションでは,何千もの走行シナリオと設計パラメータを,精度,スピード,コスト効率に優れた手法で仮想的にテストすることができます。
この60分間のウェビナーでは,自動運転車やADASの開発においてシミュレーションが不可欠な6つの具体的な分野について説明します。また,ADASと自動運転車のシミュレーションに必要なツールを特定しながら,シミュレーションの利点について例を挙げて説明します。
AIは,エンジニアがスピードのために精度を犠牲にすることなく,大規模で複雑な設計をより迅速に処理することを可能にします。
万博Ansysは,Ansys RedHawk-SC製品ファミリ内でディープニューラルネットワークを使用して,モンテカルロシミュレーションを最大100倍高速化し,タイミングに対する電圧の影響をより良く理解できるようにしました。
ある自動車業界のお客様は,万博Ansys OptiSLangの機械学習技術を利用して,前方の車両が突然車線を変更し交通が滞る,いわゆる”スタック”問題の自律的な解決策を発見しました。その結果,従来のモンテカルロ法を使用した場合よりも1000倍速く,この解決策を見つけることができました。
AI /毫升の活用により,仕様に基づいて1万通りの設計を探索し,ハイパフォーマンスコンピューティングとA万博nsys云で迅速にシミュレーションを行い,設計者に最適な選択肢を提供するジェネレーティブデザインの世界に入りつつあります。
モバイルネットワークの過去,現在,未来,そして5 g,エッジコンピューティング,人工知能機械学習の融合がどのように業界の展望を変えていくのかを紹介します。
SkyAngels社が,非分離空域を所定の認証経路で航行する自律飛行体の計算知能の開発を,A万博nsysのシミュレーションでどのように支援したかをご覧ください。
