인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝

증강 시뮬레이션의 힘

최초의 컴퓨터 이래로 인공지능(AI)은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 실제 문제를 해결하고 작업을 실행할 수 있는 프로그램을 설명하는 개념으로 존재해 왔습니다. 머신 러닝(ML)은 의사 결정, 실행, 그리고 이러한 의사 결정의 결과에 따른 추후 적응을 통해 AI를 실현하는 수단입니다. 딥 러닝(DL)은 인간의 두뇌가 어떻게 의사 결정을 내리는지를 모방하는 알고리즘인 인공신경망을 사용하여 새로운 인사이트를 창출하고, 더 나은 알고리즘을 학습하고, 엔지니어링 혁신을 가속화합니다.

Ansys는 AI/ML 방법을 사용하여 시뮬레이션 매개변수를 자동으로 찾아 속도와 정확도를 동시에 개선하고, 초기 제품 최적화 작업에 도움을 주어 엔지니어가 수천 개의 매개변수를 기반으로 최상의 설계 공간을 신속하게 찾을 수 있도록 지원합니다. Ansys를 통해 비즈니스 인텔리전스를 주도하고 확신을 갖고 결단을 내릴 수 있습니다.

AI와 시뮬레이션의 이점

AI/ML은 점점 더 광범위한 산업 및 사용자에게 성공적으로 채택되고 있습니다. AI/ML 애플리케이션은 신약 개발 간소화부터 로봇 보조 수술, 전 세계 모든 서비스 제공자가 즉시 액세스할 수 있는 자동화된 의료 기록에 이르기까지 과학과 의학 분야에서 활발하게 사용될 것으로 예상됩니다. 또한 소비자 브랜드가 소셜 미디어를 마이닝하여 고객이 제품에 대해 어떻게 느끼는지 알아내고(감정 분석), 투자자가 주식 거래 기회를 선점할 수 있게 지원하고(금융 알고리즘 거래), 전자 상거래 소유자가 온라인 쇼핑객에게 맞춤형 상품을 제공할 수 있도록 지원합니다(추천 엔진).

Ansys에서는 AI/ML 방법을 사용하여 시뮬레이션의 매개변수를 자동으로 찾아 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있습니다. 증강 시뮬레이션을 사용하여 데이터 기반 또는 물리학적 방법을 통해 신경망을 학습시켜 시뮬레이션 속도를 수백 배 높일 수 있습니다. AI/ML로 강화된 고급 시뮬레이션 기술은 엔지니어링 설계 프로세스를 뒷받침합니다.

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딥 러닝을 통해 3D 표면 접촉 감지 혁신

인공 지능 기술이 보이지 않는 곳에서 신제품의 개발, 검증 및 출시 방식을 바꾸고 있습니다. 표면 접촉 모델링의 미래를 확인해 보십시오.

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Microsoft와 함께 디지털 트윈을 사용하여 AI의 “뇌” 교육

엔지니어들이 데이터 과학을 사용하지 않고 특정 AI 기능을 수행하도록 이미 프로그래밍된 소프트웨어 모듈을 그래픽 방식으로 연결하여 AI 기반 자동화를 만드는 데 Microsoft Project Bonsai가 어떤 도움을 주고 있는지 알아보십시오.

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시뮬레이션 기반 제품 혁신

설계 및 해석의 초기 단계부터 시뮬레이션을 통해 워크플로를 개선하고 품질과 정확성을 높일 수 있습니다. Ansys 고객이 인공 지능과 머신 러닝을 적용하여 이러한 영역을 더욱 넓혀가는 방법을 알아보십시오.

Ansys + Robert Bosch Engineering

Bosch는 Ansys 기술을 사용하여 인공 지능(AI) 및 머신 러닝의 기능을 활용하고 전기 운송 수단 설계를 재정의하는 디지털 모델을 만들고 있습니다.

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Ansys + Seagate Technology

Seagate Technology 엔지니어들이 AI/ML 기반 시뮬레이션을 통해 간소화된 개발 워크플로에서 가능한 최고의 정확성을 달성할 수 있었던 방법을 알아보십시오.

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Ansys + LG전자

Ansys의 동급 최강 시뮬레이션 솔루션은 LG가 지속 가능성과 디지털 혁신에 중점을 두고 차세대 기술을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

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Ansys + Juniper Networks

Ansys는 Juniper가 스위칭 범위를 넓히면서 안정성을 향상시키는 대규모 병렬 처리 설계 방법론을 통해 훨씬 짧은 시간 내에 예측 가능성이 매우 높은 정확한 전원 무결성 사인오프를 달성하도록 지원합니다.

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Ansys + Achronix

Achronix는 Ansys의 반도체 시뮬레이션 소프트웨어를 활용하여 지적 재산권(IP) 블록 등의 열 안정성과 전력 무결성으로 최신 칩 설계를 보호했습니다.

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Ansys + SPEC 혁신

시스템 엔지니어링의 선두 주자인 SPEC Innovations는 NASA의 Break the Ice Lunar Challenge를 위해 달 탐사를 더 잘 지원할 수 있는 달 탐사선의 디지털 트윈을 개발하는 데 Ansys 시뮬레이션 솔루션을 응용하고 있습니다.

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시뮬레이션을 통한 머신 러닝 가속화

Ansys Fluent가 인공 지능(AI)을 효과적으로 사용하여 정확도를 저하시키지 않고 성능을 향상시키는 방법에 대해 알아보십시오. 초기 결과는 86배의 속도 향상을 보여줍니다.

Michael P. Brenner는 하버드 대학교의 응용 수학 및 응용 물리학 교수이자 물리학 교수입니다. Brenner는 Google Research의 연구원이기도 합니다. 그는 "Fluent의 사용자 정의 함수를 통한 기계 학습 대류 이산화"에서 Ansys 및 Google Research와의 작업 개요를 설명합니다.

엔지니어링 시대의 AI

이 웨비나를 통해 AI/ML이 어떻게 기업의 경쟁력을 높이고 출시 기간을 단축하는지 알아보십시오.

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AI/ML 기반 방법을 통해 기록 데이터를 활용할 수 있습니다. 일반적으로 다량의 데이터가 수집될 때는 정보를 정렬하여 가장 필요한 것, 덜 중요한 것, 폐기해야 할 것을 구분해야 합니다. 덜 유용하거나 폐기되는 데이터는 종종 컴퓨터 하드 드라이브에 오래된 형식으로 저장되고 대부분 액세스할 수 없으며 가치가 없어 보입니다. 그러나 AI/ML은 데이터의 백로그를 활용하고 이를 잘 활용하므로 오래된 레거시 데이터를 고부가가치 자산으로 전환시킵니다.

이 웹 세미나에 참여하여 AI/ML이 사용하지 않거나 오래된 데이터를 재활용하여 교육 자료로 활용하는 방법에 대해 알아보십시오. 과거의 시뮬레이션 결과와 데이터를 사용하여 새로운 설계 과제를 학습하고 접근하는 것은 선임 설계자 팀의 전문 지식을 활용하는 것과 유사하지만 더 큰 이점을 제공합니다.

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엔지니어들은 인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝을 통해 시뮬레이션을 가속화함으로써 속도를 위해 정확성을 희생하지 않고도 복잡한 대규모 설계를 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

스마트 주행: 운송 수단에 대한 인식이 견고합니까?

ADAS 및 AV 인식을 용이하게 하는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 데이터에 의해 활성화됩니다. 시스템 안전을 안내하고 검증하기 위한 수십억 시간의 가상 주행 시간 동안 센서에서 엄청난 양의 ADAS 및 AV 시스템 데이터 인텔리전스를 수집합니다.

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속도와 정확도 간의 타협을 끝낼 준비가 된 딥 러닝

Ansys 연구 개발 팀은 컴퓨터 비전 영역의 문제와 매우 유사한 시뮬레이션 영역의 고차원적인 문제를 해결하기 위해 딥 러닝의 잠재적 활용을 탐구하고 있습니다.

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하이브리드 디지털 트윈, AI 지원 시뮬레이션 및 클라우드 컴퓨팅으로 디지털 스레드 연결

디지털 컨버전스는 업계에서 수집한 데이터를 최대한 활용하여 제품 수명 주기의 모든 단계에서 의사 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 시뮬레이션 엔지니어링이 광범위한 디지털 컨버전스 논의에 어떻게 부합하는지 알아보십시오.

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Ansys의 사고적 리더 집중 조명

Prith Banerjee

Prith는 HP Labs담당 이사, 일리노이 대학교 어바나 샴페인 캠퍼스 엔지니어링 교수를 역임했고, 현재는 Ansys 최고기술책임자(CTO)로 재직하고 있습니다. 그는 교사, 엔지니어 및 비즈니스 리더로서 35년간 경력을 쌓았습니다.

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Banerjee 박사 관련 기사

AI와 ML은 시뮬레이션을 어떻게 변화시키고 있는가

Ansys는 AI/ML로 증강된 시뮬레이션을 사용하여 데이터 기반 방법 또는 물리학적 방법을 통해 신경망을 학습시켜 시뮬레이션 시간을 수백 배 단축할 수 있습니다.

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AI 및 ML: 시뮬레이션의 멋진 신세계

Ansys는 AI 및 ML 기능을 활용하여 거의 모든 엔지니어링 팀에 영향을 미치는 근본적인 문제인 형상 표현 작업을 포함하여 고객이 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원하고 있습니다.

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시뮬레이션 속도와 정확도: 결정적 역할을 하는 AI와 GPU

Ansys 시뮬레이션 솔루션이 AI/ML 및 NVIDIA GPU를 사용하여 생산성을 높이고, 시뮬레이션 실행을 가속화하고, 엔지니어링 설계를 개선하고, 비즈니스 인사이트를 제공하는 방법에 대해 알아보십시오.

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주요 리소스

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온디맨드 웨비나

Ansys 2023 R1: Ansys Mechanical 새로운 기능

2023 R1은 사용자가 보다 정확하고 효율적인 구조 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 Ansys Mechanical에 새로운 기능을 제공합니다. 이 웨비나에서는 Mechanical의 이번 릴리스에 대한 주요 내용을 다룹니다. AI/ML 기반 리소스 예측 기능을 사용하여 예상 해석 시간 및 메모리 사용량을 포함하여 시뮬레이션을 해석하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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안전 시스템 설계 및 자율 주행 운송 수단 소프트웨어 개발

L3+ 시스템을 작업 중인 자율 주행 개발 팀이 인간 운전자보다 안전하면서 비즈니스 모델에 적합한 가격대의 시스템을 보장하려면 어떻게 해야 할까요? 지속 가능한 비즈니스 모델 솔루션을 위해서는 AD 시스템 개발 시 성능과 안전성 간의 철저한 절충이 필요합니다. Ansys 솔루션이 안전한 시스템 설계 및 AV 소프트웨어 개발 시 중요한 기술적 과제를 어떻게 해결하는지 알아보십시오.

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하이브리드 디지털 트윈: AI와 물리학의 장점 결합

이 웨비나에서는 전문가 패널이 AI와 물리학의 장점을 결합하여 하이브리드 디지털 트윈을 만드는 방법에 대해 논의합니다. 하이브리드 디지털 트윈은 물리모델 시뮬레이션 및 가상 센서를 포함한 고급 기술을 구현합니다. 패널들은 또한 AIoT 사용자 그룹과 디지털 트윈 컨소시엄 간의 연결 덕분에 이미 진행 중인 AI/물리모델 작업물의 내부를 살펴볼 것입니다.

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백서

시뮬레이션을 통해 자율 주행 운송 수단 레이더 성능 개선

완전 자율 주행 자동차와 운송 수단이 현실로 다가오면서 인공 지능(AI), 머신 러닝, 신속한 자동 의사 결정의 발전에 많은 관심이 쏠리고 있습니다. AI 및 의사 결정 시스템은 운송 수단 경로를 계획하고 환경에 반응해야 하지만, 센서는 해당 알고리즘을 실행하는 제어 시스템에 운송 수단 주변의 현재 및 발전 상태에 대한 정확한 데이터를 공급해야 합니다.

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머신 러닝으로 적층 제조 부품의 시장 출시 기간을 단축하는 방법

적층 가공(AM)이 주류 산업 생산 기술로 채택되기 위해서는 속도 + 안정성이라는 과제가 남아 있습니다. 적층 가공 부품의 공정 매개변수를 신속하게 최적화하여 출시 기간을 단축하려면 어떻게 해야 할까요?

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IDC 및 Ansys 웨비나 사후 핵심 요약

인공 지능은 대부분의 산업의 지형을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. AI의 자동화 잠재력만으로도 설계 주기와 혁신의 속도를 빠르게 높일 수 있습니다. AI를 도입하는 데 걸림돌은 있지만, 지금 혁신을 시작하는 기업은 향후 수십 년 동안 해당 분야를 선도할 수 있을 것입니다. 자세한 내용을 보려면 이 요약본을 다운로드하십시오.

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문서

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인공 지능과 시뮬레이션을 통한 미래 설계

증강 시뮬레이션의 힘

AI와 시뮬레이션의 이점

시뮬레이션 기반 제품 혁신

시뮬레이션을 통한 머신 러닝 가속화

엔지니어링 시대의 AI

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Prith Banerjee

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