Das Zusammenspiel aus KI und Simulationstechnologie

Seit Mitte des 20. Jahrhunderts haben Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen ihre Designs mithilfe von Simulationen getestet, validiert und verbessert. Mit jedem Modell hat Simulationssoftware synthetische Daten generiert – Millionen von Berechnungen darüber, was funktioniert und was nicht. Heute kombiniert künstliche Intelligenz (KI) diese Erkenntnisse mit Echtzeiteinblicken, um die Lücken des Möglichen zu schließen und Simulation schneller und zugänglicher als je zuvor zu machen. 

Welche Vorteile bietet die Kombination aus KI und Simulation?

So ermöglicht das KI-Training schnelle Voraussagen

Damit KI funktioniert, muss sie intelligent sein. Datensimulation wird häufig verwendet, um KI themenübergreifend zu trainieren.

Simulationsdaten werden aus früheren Simulationen abgerufen und basierend auf dem Untersuchungsbereich in das KI-System eingespeist. Wenn die KI beispielsweise über integrierte Schaltkreise lernt, würde der Benutzer die Leistungsergebnisse von Leiterplatten in die Software laden.

Generative KI, die auf die 3D-Physik angewendet wird, nutzt zuvor generierte Simulationsergebnisse von physikalisch basierten Solvern, um die KI-Modelle zu trainieren und schnellere Voraussagen zu liefern. Eine wichtige Weiterentwicklung datengesteuerter Ansätze im Vergleich zur bestehenden Modellierung mit reduzierter Ordnung (reduced-order modelling, ROM) besteht darin, dass Ingenieur*innen ihre Geometrien nicht parametrieren müssen, um das KI-Modell zu erstellen. Daher können die Leistungsvoraussagen über Designänderungen hinweg vorgenommen werden, selbst wenn die Geometriestruktur inkonsistent ist.

Während des Simulationsprozesses werden Designvarianten einer Geometrie an die KI weitergeleitet und die Voraussage der physikalischen Leistung erfolgt fast sofort. Dadurch wird die Iteration, Untersuchung und Optimierung von Designs wesentlich effizienter und einem breiteren technischen Publikum wie Designer*innen, Systemtechniker*innen sowie Methoden- und Werkzeugspezialist*innen zugänglich.

Herkömmliche physikalische Lösungsmethoden können auch verwendet werden, um ausgewählte, beste Designs mit vollständiger Simulation zu validieren.

Die Zukunft von KI und Simulation

Die für beide Seiten vorteilhafte Beziehung zwischen KI und Simulation wird die Effizienz für Ingenieur*innen und Designer*innen weiter steigern. Da die beiden Technologien branchenübergreifend und anwendungsübergreifend produktiver werden, wird ihre breite Einführung über das Engineering hinaus den menschlichen Fortschritt weiter beschleunigen. Wenn mehr Menschen die Vorteile von Voraussagen nutzen, indem sie diese leistungsstarken Tools kombinieren, werden sich die Möglichkeiten exponentiell erweitern.

Ein Beispiel für die Kombination aus KI und Simulation ist eine kürzlich erfolgte Ergänzung der Ansys Produktfamilie. Ansys SimAI ist eine Plattform für maschinelles Lernen für Ingenieur*innen, die die Leistung neuer Konzepte in verschiedenen Designphasen schnell erforschen und vorhersagen möchten. SimAI bietet zuverlässige und schnelle Ergebnisse und ist über eine benutzerfreundliche Cloud-native Anwendung zugänglich.

Erfahren Sie, wie Ansys die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist, verschiebt.