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通过使用人工智能、机器学习和深度学习加速仿真，工程师可以更快地处理大型复杂设计，而且不会为了速度降低准确性。
Accelerate Innovation with Ansys AI
At Ansys, we are revolutionizing engineering simulation with the power of Artificial Intelligence and Machine Learning. Our AI-augmented simulation is a game-changer, bringing unprecedented speed, innovation, and accessibility to the engineering world.
Ansys AI Pushes the Boundaries of What's Possible
Engineers use simulation to ask the "what if questions" and predict how complex systems behave in the real world, from tiny microchips to commercial airliners. Ansys AI pushes the boundaries of what's possible even further. With our AI-augmented solutions, engineers can go beyond what they thought was possible, such as
- Predicting physics performance in minutes
- Exchanging ideas with an AI copilot to explore uncharted design spaces
- Speaking with an AI chatbot to set up the simulation
Key Benefits of Ansys AI
Simulation at the Speed of AI:
Using a cloud-enabled machine learning platform developed for simulation, engineers can reliably predict performance with lightning speed.
Transforming the User Experience:
With Ansys AI-based virtual assistant, users can perform simulation tasks, ask support questions, or even create custom learning courses, all using natural language queries.
Solving the Insolvable with AI Add-ons:
Ansys AI enhances the simulation capability for complex use cases across the product portfolio. Users can deliver more accurate results and capture more details.
基于仿真的产品创新
从设计和分析的最早期阶段开始，仿真就可以改进工作流程，并提高质量和准确性。了解Ansys客户如何通过应用人工智能和机器学习，不断突破这些领域的极限。
Ansys + SPEC Innovations
为积极响应美国宇航局的破冰月球挑战赛（Break the Ice Lunar Challenge），系统工程领先企业SPEC Innovations正在应用Ansys仿真解决方案研发月球探测器的数字孪生，从而更好地实现月球勘探工作。
通过仿真加速机器学习
了解Ansys Fluent如何有效利用人工智能（AI）提高性能，同时不降低准确性。初步结果表明速度提升了86倍。
Michael P. Brenner是哈佛大学Michael F. Cronin实验室应用数学与应用物理学教授以及物理学教授。Brenner还是Google Research的一名研究科学家。他在“通过Fluent中的用户定义函数实现机器学习对流离散化”中概述了他与Ansys和Google Research的合作。
工程时代的人工智能
观看此网络研讨会，了解AI/ML如何为您的企业提供竞争优势并加速产品上市进程。
基于AI/ML的方法能够充分利用历史数据。通常，当收集大量数据时，工程师负责对这些信息进行分类，以找出最需要的、价值较低的以及应废弃的信息。不太有用或废弃的数据通常以旧格式被存储在计算机硬盘驱动器上，这样它们基本上会变得无法访问，而且似乎毫无价值。但是，AI/ML可以充分利用这些积压的数据，将废弃的旧数据转化为高价值资产。
欢迎加入此网络研讨会，了解AI/ML如何通过将未使用或旧数据回收利用作为培训材料，并从中受益。使用过去的仿真结果和数据来学习和应对新的设计挑战，其效果不亚于利用高级设计师团队的专业知识，但具有更显著的优势。
专题资源
网络研讨会点播视频
Ansys 2023 R1：Ansys Mechanical新功能
2023 R1为Ansys Mechanical带来了新功能，使用户能够执行更准确、更高效的结构仿真。本网络研讨会将介绍此版本Mechanical的主要亮点。通过使用AI/ML支持的资源预测功能，深入了解仿真求解所需的计算资源，包括预期求解时间和内存使用情况。
安全系统设计和自动驾驶汽车软件开发
L3+系统的自动驾驶开发团队如何确保他们的系统比人工驾驶更安全、同时更有利于实现低成本的业务模式？对于可持续的业务模式解决方案，AD系统开发需要在性能和安全性之间进行大量权衡。了解Ansys解决方案如何应对安全系统设计和AV软件开发中的关键技术挑战。
混合数字孪生：将AI和物理学的优势强强联合
在本次网络研讨会中，我们的专家小组会探讨如何将AI和物理学的优势强强联合，以创建混合数字孪生。混合数字孪生采用了包括物理仿真和虚拟传感器在内的先进技术。此外，小组成员还将深入探讨已经开展的AI/物理工作，这要得益于AIoT用户组和数字孪生联盟之间的紧密协作。
白皮书
通过仿真提高自动驾驶汽车雷达性能
随着完全自动驾驶汽车与交通工具逐渐走进我们的生活，人工智能（AI）、机器学习和快速自动化决策的发展受到了业界的极大关注。由于AI和决策系统必须规划车辆轨迹和环境响应，因此传感器必须为执行相关算法的控制系统提供有关车辆环境当前和未来状态的准确数据。
IDC和Ansys网络研讨会会后摘要
人工智能有望改变大多数行业的格局。仅AI的自动化潜力，就可以显著加速设计周期和创新的步伐。尽管引入人工智能会有诸多障碍，但现在开启创新之旅的企业将能够在未来几十年中处于业界领先地位。下载此摘要以了解更多信息。
文章
仿真推动汽车行业新趋势：自动驾驶汽车
自动驾驶的两大要素是行为预测与3D目标检测。这两个方面都涉及传感器与感知软件。这些功能，旨在通过检测运动车辆周边行人行为以及车内驾驶员疲劳或疏忽情况来减少事故的发生。为了顺利实现这些功能，通过人工智能（AI）强化的高级识别技术几乎必不可少。
借助Ansys新兴的MLaaS功能，为机器学习变革做好充分准备
机器学习即服务（MLaaS）有助于支持机器学习的广泛应用。通过利用专为针对ML工作负载进行了优化的SaaS（软件即服务）交付模式，企业可以快速加入到机器学习的变革浪潮中。