Comment l'IA améliore la technologie de simulation

Découvrez le rôle de la simulation dans les applications d'intelligence artificielle (IA), d'apprentissage machine (ML) et d'apprentissage profond, et comment Ansys intègre l'IA et le ML dans les logiciels de simulation.

Avantages de la combinaison de l'intelligence artificielle et de la simulation

Accélérer la vitesse et la précision

Ansys utilise des méthodes AI/ML pour trouver automatiquement les paramètres de simulation afin d'améliorer simultanément la vitesse et la précision.

Augmenter la simulation

L'IA/ML peut accélérer les solutions thermiques des puces et développer un solveur de fluides qui combine des solutions haute-fidélité dans les régions locales avec des méthodes ML dans les régions grossières.

Obtenir des informations commerciales

Prenez des décisions de business intelligence telles que la prévision des besoins en ressources de calcul pour les solveurs de simulation Ansys.

Optimiser l'exploration de l'espace de conception

L'IA/ML peut guider les premiers efforts d'optimisation des produits pour aider les ingénieurs à trouver rapidement le meilleur espace de conception en fonction de milliers de paramètres.

Accélérer l'apprentissage automatique avec la simulation

Découvrez comment Ansys Fluent peut utiliser efficacement l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer les performances sans compromettre la précision. Les premiers résultats montrent une accélération de 86X.

Michael P. Brenner est le professeur de mathématiques appliquées Michael F. Cronin & et professeur de physique à l'université de Harvard. Brenner est également chercheur scientifique chez Google Research. Il présente un aperçu de son travail avec Ansys et Google Research dans "Machine Learning Convective Discretizations through User-Defined Functions in Fluent".

Accélérer l'apprentissage automatique grâce à la simulation — Regarder la vidéo

Applications de simulation d'ingénierie pour l'intelligence artificielle

La technologie AI/ML est appliquée avec succès à de nombreux secteurs, tels que la compréhension du langage naturel pour les agents intelligents, l'analyse des sentiments sur les médias sociaux, le trading algorithmique en finance, la découverte de médicaments et les moteurs de recommandation pour le commerce électronique.

Les gens ignorent souvent le rôle que joue l'IA/ML dans l'ingénierie de simulation. En fait, l'IA/ML s'applique à l'ingénierie de simulation et est essentielle pour bouleverser et promouvoir la productivité des clients. La technologie de simulation avancée, améliorée par l'IA/ML, est à la base du processus de conception technique.

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Le choc des cultures : l'aspect humain de l'IA et de l'IdO

Découvrez ce qui se passe lorsque vous intégrez les innovations technologiques les plus importantes d'aujourd'hui - l'intelligence artificielle et l'internet des objets - à la simulation d'ingénierie.

Comprendre l'apprentissage automatique pour la science des matériaux

L'apprentissage automatique réduit considérablement le temps nécessaire au développement de matériaux plus solides et plus légers. C'est important pour les secteurs de l'automobile, de l'aérospatiale et de la construction.

Comment l'IA et le ML changent la simulation

Découvrez comment Ansys explore l'utilisation de l'intelligence artificielle/apprentissage machine (AI/ML) pour résoudre tous ces problèmes.

2022 : l'année où l'IA occupe le devant de la scène

Les organisations qui utilisent l'ingénierie de l'IA alimentée par les données et l'IA générative tout en collaborant sur le cloud sont prêtes à ouvrir la voie à un nouveau niveau d'innovation en 2022.

IA et ML : le meilleur des mondes de la simulation

Les capacités de l'IA et du ML sont en train de changer discrètement le domaine de la simulation d'ingénierie. Découvrez comment cette technologie avancée rend le travail des équipes de développement de produits plus complexe et plus difficile que jamais.

Honda Motor améliore l'efficacité du développement grâce à une base de données de matériaux

L'informatique des matériaux est une méthode efficace de développement des matériaux qui intègre les données sur les matériaux avec l'apprentissage automatique, contrairement au développement classique des matériaux par essais et erreurs.

Intelligence artificielle (AI) vs. apprentissage automatique (ML) vs. apprentissage profond (DL)

L'intelligence artificielle, en tant que concept décrivant un programme capable de détecter, de prendre des décisions, d'agir en conséquence et de s'adapter en fonction du résultat de ces décisions, existe au moins depuis les premiers ordinateurs.

L'apprentissage automatique est un moyen de réaliser l'IA en fournissant aux algorithmes des données classées afin qu'ils puissent s'améliorer au fil du temps sans être explicitement programmés.

L'apprentissage profond, en tant que moyen de réaliser la ML, utilise des réseaux neuronaux artificiels, qui sont des algorithmes qui tentent d'imiter la façon dont le cerveau humain prend des décisions, notamment en effectuant ses propres classifications de données. L'apprentissage profond nécessite généralement des quantités massives de données et un calcul haute performance (HPC).

Tout endroit où il est possible de collecter suffisamment de données pour former des algorithmes est propice au développement de l'IA, qu'il s'agisse de guider des véhicules autonomes, de prévoir la consommation d'énergie ou d'accélérer la simulation d'ingénierie en apprenant la physique complexe.

Ingénierie des véhicules autonomes avec simulation et IA

Le développement de la technologie des véhicules autonomes est un formidable défi qui nécessite de nouveaux développements dans les technologies de détection, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

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Le développement de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et de véhicules autonomes est un défi sans précédent. Selon les estimations, des milliards de kilomètres d'essais sur route seront nécessaires pour garantir la sécurité et la fiabilité. Cette tâche impossible ne peut être accomplie qu'avec l'aide de la simulation technique. Grâce à la simulation, des milliers de scénarios de conduite et de paramètres de conception peuvent être testés virtuellement avec précision, rapidité et à moindre coût.

Ce webinaire de 60 minutes décrira six domaines spécifiques où la simulation est essentielle dans le développement des véhicules autonomes et des ADAS. Il fournira également des exemples et justifiera les avantages de la simulation tout en identifiant les outils nécessaires à la simulation des ADAS et des véhicules autonomes.

Accélérer la simulation avec l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

L'IA permet aux ingénieurs de travailler plus rapidement sur des conceptions complexes et de grande envergure sans sacrifier la précision à la vitesse.

Vitesse de simulation multipliée par 100

Ansys utilise des réseaux neuronaux profonds au sein de la famille de produits Ansys RedHawk-SC pour accélérer jusqu'à 100 fois les simulations Monte Carlo afin de mieux comprendre l'impact de la tension sur le timing.

Une solution 1 000 fois plus rapide

Un client du secteur automobile a tiré parti des techniques d'apprentissage automatique d'Ansys OptiSLang pour trouver une solution autonome au problème de circulation dit "bloqué", dans lequel un véhicule précédent change soudainement de voie et ralentit le trafic. Il a pu trouver une solution à ce problème 1000 fois plus rapidement qu'en utilisant ses méthodes Monte Carlo précédentes.

10 000 modèles différents

Avec l'utilisation de l'IA / ML, nous entrons dans un monde de conception générative, explorant 10 000 conceptions différentes sur la base de spécifications et les simulant rapidement avec le calcul haute performance et Ansys Cloud pour fournir la meilleure option au concepteur.

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Mesures de la qualité de la construction à couverture élevée et multivariable dans la signature de l'intégrité de la puissance

Les puces à semi-conducteurs destinées aux applications automobiles, mobiles et de calcul haute performance de la prochaine génération - alimentées par des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique - nécessitent l'utilisation de systèmes sur puce (SoC) avancés en 16/7nm, qui sont plus grands, plus rapides et plus complexes.

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Computer chip graphic with the 5G symbol

Innovation dans la conception de la 5G par la simulation

Cette présentation met en évidence le passé, le présent et l'avenir des réseaux mobiles, et la manière dont la convergence de la 5G, de l'edge computing et de l'apprentissage automatique par intelligence artificielle va changer le paysage industriel.

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SkyAngels et Ansys

Découvrez comment la simulation Ansys aide SkyAngels à développer une intelligence informatique pour les véhicules aériens autonomes, destinés à naviguer dans un espace aérien non ségrégué selon une trajectoire de certification prédéterminée.

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Ressources

Innovations dans Ansys optiSLang

L'extension d'apprentissage profond d'optiSLang ajoute des réseaux neuronaux à la concurrence du métamodèle de pronostic optimal (MOP), vous permettant d'analyser rapidement et précisément de très grands ensembles de données. Cela s'avère particulièrement utile si vous développez un système avancé d'aide à la conduite.

Les solutions multiphysiques d'Ansys obtiennent la certification pour les technologies de processus N3 et N4 de TSMC

Cela permet aux clients communs de répondre aux normes critiques en matière de puissance, de thermique et de fiabilité pour les puces hautement sophistiquées d'intelligence artificielle/d'apprentissage automatique, de 5G, de calcul haute performance (HPC), de mise en réseau et de véhicules autonomes.

Une plateforme de simulation intégrée pour valider la sécurité des véhicules autonomes

Les systèmes actuels de conduite autonome sans intervention humaine sont en grande partie construits avec des algorithmes d'apprentissage profond qui peuvent être entraînés à prendre la bonne décision dans presque toutes les situations de conduite. Ces systèmes ne disposent toutefois pas des exigences et de l'architecture détaillées qui ont été utilisées jusqu'à présent pour valider les logiciels critiques pour la sécurité, tels que ceux qui contrôlent les avions de ligne.

Comment l'apprentissage automatique aide à commercialiser plus rapidement les pièces fabriquées par additif

Pour que la fabrication additive (MA) soit adoptée comme une technique de production industrielle courante, il reste un défi à relever : vitesse + fiabilité. Comment optimiser rapidement les paramètres du processus pour les pièces fabriquées par additif, réduisant ainsi les délais de mise sur le marché ?

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