ANSYS 블로그
April 13, 2021
AI및 ML이 시뮬레이션을 변경하는 방법
지난 50여 년 동안 엔지니어링 시뮬레이션 분야는 엔지니어들이 3D물리학 문제를 더 빠르고 쉽게 해결할 수 있는 수치적 방법을 개발하였으며, 이를 통해 더 정확하고 더 강력한 결과를 얻을 수 있었다. FEA (Finite element analysis), FVM (Finite volume method) 및 FDTD (finite different time domain) 가 해결사 효율성을 증가시키는 반면, 동적 시각화 기술은 종종 사용자 친화적이라고 하는 것을 개선합니다.
이러개선에도 불구하고 특정 과제는 여전히 남아 있습니다. 특히 시뮬레이션에는 다음과 같은 동시 교환이 필요합니다.
1. 결과의 정확도
2. 결과 속도
3. 워크플로우 사용의 용이성
4. 워크플로우의 견고성
예를 들어, 다중 물리학 솔루션의 빌딩 블록인 메시 생성을 예로 들 수 있습니다. 공저 메시를 사용하는 것은 시뮬레이션 속도를 증가시키지만 정확도의 손실을 초래하는 것으로 잘 알려져 있다. 이와 유사하게, 더 단순한 메시가 있는 사용하기 쉬운 워크플로우는 정확도를 감소시키며, 시뮬레이션이 수렴하지 않고 견고성이 실패하는 경우와 같이 다른 문제를 소개할 수 있습니다.
Ansys는 이러한 모든 문제를 해결하기 위해 인공지능 (AI) /기계 학습 (AI/ML) 사용을 연구하고 있습니다.
동시 개선
AI 상용화는 1970년대에 시작됐지만 실제로는 규칙 기반의 전문가 시스템 개발로 10년 전부터 시작됐습니다. AI의 가장 단순한 형태인 이 시스템은 일반적으로 사람의 지능이 필요한 문제를 해결하기 위해 제한된 인간 전문 지식에 의존합니다.
우리는 AI/ML 애플리케이션이 과학 및 의학 분야에서 활발히 사용될 것이라고 예상하고 있는데, 이는 약물 발견을 능률화하여 전세계 어디에서든 제공자가 즉시 접근할 수 있는 자동화된 의료 기록에 이르기까지 로봇을 이용하는 수술에 이르기까지 가능하다는 것입니다. 그러나 AI/ML은 점점 더 광범위한 산업 및 사용자들에 의해 성공적으로 채택되고 있습다. 이는 소비자 브랜드들이 자신들의 소셜 미디어를 통해 고객들이 그들의 제품에 대해 어떻게 느끼는지를 알아내고 (감정 분석), 투자자들에게 주식 거래 기회 (금융 알고리즘 거래) 를 제공하고 전자상거래 소유자가 온라인 쇼핑객 (추천 엔진) 에게 오퍼링을 개인화할 수 있도록 지원하는 것입니다.
Ansys에서 AI/ML 방법을 사용하여 시뮬레이션의 매개변수를 자동으로 찾아 속도와 정확도를 동시에 향상시킬 수 있습니다.
확장 시뮬레이션을 사용하여 데이터 기반 또는 물리학적 방법을 통해 신경망을 훈련하여 100X의 요소로 시뮬레이션 속도를 높일 수 있습니다.
AI/ML을 적용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 고객의 생산성을 향상시키십시오.
- 확장 시뮬레이션 (가속 칩 열 솔루션 포함) 및 로컬 영역에서 고충실도 솔루션을 결합하여 거친 지역의 ML 방법을 결합한 유체 해결사를 개발합니다.
- 디자인 공간 탐색을 최적화합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 결정 (예: 솔루션에 대한 자원 예측 요구사항) 이 필요합니다.
- 데이터 분석 기반 및 시뮬레이션 기반 디지털 트윈을 결합하여 정확하고 신속한 디지털 트윈 하이브리드를 작성하십시오.
이를 통해 시뮬레이션 생산성, 사용의 용이성 및 약간의 균형을 유지할 수 있습니다.
AI/ML을 사용하여 해결기 기술을 향상시키려는 계획에 대해 자세히 알아보려면 NVIDIA GTC 컨퍼런스의 Prith Banerjee 프리젠테이션 에 등록하십시오.
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