自第一批计算机问世以来，人工智能（AI）的概念就已经存在，旨在描述那些无需明确编程即可解决实际问题并执行任务的程序。机器学习（ML）是一种实现人工智能的方式，它的具体做法是制定决策、对决策采取行动、并根据这些决策的结果持续进行调整。通过利用人工神经网络（这是试图模仿人类大脑如何做出决策的算法），深度学习（DL）有助于解锁新的洞察，训练更好的算法，并加速工程创新。
Ansys使用AI/ML方法自动查找仿真参数，同时提高速度和准确性，并指导早期产品优化工作，帮助工程师根据数千个参数快速找到最佳设计空间。借助Ansys技术推动业务智能并奔向确定性的未来。
越来越多的行业和用户正在成功地采用AI/ML。我们预计AI/ML应用将广泛应用于科学和医学领域，从简化药物发现到机器人辅助手术，再到世界各地的供应商都可以即时访问的自动化医疗记录。但AI/ML也在帮助消费者品牌挖掘他们的社交媒体，以了解客户对其产品的感受（情绪分析），为投资者在股票交易机会中助一臂之力（金融算法交易），并帮助电子商务所有者为网络消费者提供个性化产品（推荐引擎）。
在Ansys，我们可以使用AI/ML方法自动查找仿真参数，同时提高速度和准确性。我们可以利用增强仿真，通过数据驱动方法或基于物理的方法训练神经网络，将仿真速度提高100倍。凭借AI/ML强化先进仿真技术，为工程设计流程奠定坚实基础。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
