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BLOG ANSYS

April 13, 2021

Come AI e ML stanno cambiando la simulazione

Negli ultimi 50 anni, il campo della simulazione ingegneristica ha sviluppato metodi numerici che consentono agli ingegneri di risolvere i problemi di fisica 3D più velocemente e più facilmente, con maggiore precisione e risultati più sicuri. L'analisi degli elementi finiti (FEA), i metodi a volume finito (FVM) e il dominio del tempo diverso (FDTD) hanno aumentato l'efficienza del solutore mentre le tecniche di visualizzazione dinamica migliorano quella che viene spesso chiamata user-friendliness.

Nonostante questi miglioramenti, rimangono ancora alcune sfide. In particolare, la simulazione richiede uno scambio simultaneo di:

1.      Accuratezza dei risultati

2. Velocità dei risultati

3. Facilità di utilizzo del flusso di lavoro

4.      Robustezza del flusso di lavoro

Prendiamo, ad esempio, la generazione di mesh, l'elemento costitutivo delle soluzioni multifisiche. È risaputo che l'uso di mesh più grossolane aumenta la velocità di simulazione ma comporterà una perdita di precisione. Allo stesso modo, anche flussi di lavoro facili da usare con mesh più semplici riducono la precisione e possono introdurre altri problemi, ad esempio se la simulazione non converge e la robustezza fallisce.

Ansys sta esplorando l'uso dell'intelligenza artificiale/apprendimento automatico (AI/ML) per risolvere tutti questi problemi.

 

Miglioramenti simultanei

La commercializzazione dell'IA è iniziata negli anni '70, ma il settore ha avuto inizio un decennio prima con lo sviluppo di sistemi esperti basati su regole. La forma più semplice di intelligenza artificiale, questi sistemi si basano su competenze umane curate per risolvere problemi che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana.

Ci aspettiamo che le applicazioni AI/ML vengano utilizzate attivamente nella scienza e nella medicina, dalla semplificazione della scoperta di farmaci alla chirurgia assistita da robot fino alle cartelle cliniche automatizzate a cui i fornitori possono accedere istantaneamente in qualsiasi parte del mondo. Ma l'AI/ML viene rapidamente adottata con successo da una gamma sempre più ampia di settori e utenti. Sta aiutando i marchi consumer a cercare nei loro social media per scoprire cosa pensano i clienti dei loro prodotti (analisi del sentiment), offrendo agli investitori un vantaggio sulle opportunità di stock trade (trading algoritmico finanziario) e consentendo ai proprietari di e-commerce di personalizzare le offerte agli acquirenti online (engine di raccomandazione).

In Ansys, possiamo utilizzare metodi AI/ML per trovare automaticamente i parametri di simulazione e migliorare contemporaneamente velocità e precisione.

Possiamo utilizzare la simulazione aumentata per accelerare la simulazione con fattori per 100 volte, addestrando le reti neurali tramite metodi basati sui dati o basati sulla fisica.

Riteniamo che l'applicazione di AI/ML ci consentirà di:

  • Migliora ulteriormente la produttività dei clienti.
  • Potenziare la simulazione, inclusa l'accelerazione delle soluzioni termiche dei chip e lo sviluppo di un solutore di fluidi che combini soluzioni ad alta fedeltà nelle regioni locali con metodi ML in regioni meno raffinate.
  • Ottimizza l'esplorazione dello spazio di progettazione.
  • Guidare le decisioni di business intelligence, come le esigenze di previsione delle risorse per i nostri solutori.
  • Combinare digital twins basati sull'analisi dei dati e sulla simulazione per creare digital twins ibridi, accurati e veloci.

In altre parole, crediamo che l'AI/ML ci aiuterà a ridurre il divario tra il mondo ideale (dove tempo, impegno, efficienza e risultati sono perfettamente bilanciati) e ciò che accade nella vita reale. Ci consentirà di rendere la produttività, la facilità d'uso e la precisione della simulazione un po' meno compromessi.

Per saperne di più sui piani di Ansys di utilizzare AI/ML per migliorare la sua tecnologia solver, registrati per la presentazione di Prith Banerjee alla Conferenza NVIDIA GTC.

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