Ai및ml이시뮬레이션을변경하는방법

지난50여년동안엔지니어링시뮬레이션분야는엔지니어들이3 d물리학문제를더빠르고쉽게해결할수있는수치적방법을개발하였으며,이를통해더정확하고더강력한결과를얻을수있었다。有限元分析(有限元分析),有限体积法(有限体积方法)및FDTD(时域有限不同)가해결사효율성을증가시키는반면,동적시각화기술은종종사용자친화적이라고하는것을개선합니다。

개선에도불구하고특정과제는여전히남아있습니다。특히시뮬레이션에는다음과같은동시교환이필합니다。

1.결과의정확도

2.결과 속도

3.워크플로우사용의용이성

4.워크플로우의견고성

예를들어，다중물리학솔루션의빌딩블록marketing메시생성을예로들수있습니다。공저메시를사용하는것은시뮬레이션속도를증가시키지만정확도의손실을초래하는것으로잘알려져있다。,이와유사하게더단순한메시가있는사용하기쉬운워크플로우는정확도를감소시키며,시뮬레이션이수렴하지않고견고성이실패하는경우와같이다른문제를소개할수있습니다。

万博Ansys는이러한모든문제를해결하기위해인공지능(AI) /기계학습(AI /毫升)사용을연구하고있습니다。

동시 개선

AI상용화는1970년대에시작됐지만실제로는규칙기반의전문가시스템개발로10년전부터시작됐습니다。AI의가장단순한형태인이시스템은일반적으로사람의지능이필요한문제를해결하기위해제한된인간전문지식에의존합니다。

우리는AI /毫升애플리케이션이과학및의학분야에서활발히사용될것이라고예상하고있는데,이는약물발견을능률화하여전세계어디에서든제공자가즉시접근할수있는자동화된의료기록에이르기까지로봇을이용하는수술에이르기까지가능하다는것입니다。그러나AI /毫升은점점더광범위한산업및사용자들에의해성공적으로채택되고있습다。이는소비자브랜드들이자신들의소셜미디어를통해고객들이그들의제품에대해어떻게느끼는지를알아내고(감정분석),투자자들에게주식거래기회(금융알고리즘거래)를제공하고전자상거래소유자가온라인쇼핑객(추천엔진)에게오퍼링을개인화할수있도록지원하는것입니다。

万博Ansys에서AI /毫升방법을사용하여시뮬레이션의매개변수를자동으로찾아속도와정확도를동시에향상시킬수있습니다。

확장시뮬레이션을사용하여데이터기반또는물리학적방법을통해신경망을훈련하여100 x의요소로시뮬레이션속도를높일수있습니다。

Ai / ml을적용하면다음을수행할수있습니다。

• 고객의생산성을향상시키십시오。
• 확장시뮬레이션(가속칩열솔루션포함)및로컬영역에서고충실도솔루션을결합하여거친지역의毫升방법을결합한유체해결사를개발합니다。
• 디자공간탐색을최적화합니다。
• 비즈니스텔리전스결정(예:솔루션에대한자원예측구사항)이필합니다。
• 데이터분석기반및시뮬레이션기반디지털트윈을결합하여정확하고신속한디지털트윈하이브리드를작성하십시오。

이를통해시뮬레이션생산성，사용의용이성및약간의균형을유지할수있습니다。

Ai / ml을사용하여해결기기술을향상시키려는계획에대해자세히알아보려면Nvidia GTC컨퍼런스의Prith Banerjee프리젠테이션에등록하십시오。