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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

Ansys SimAi

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.

以模擬為基礎的產品創新

從設計和分析的最早階段開始,模擬可改善工作流程並提高品質和準確性。瞭解 Ansys 客戶如何透過運用人工智慧與機器學習,進一步突破這些困境。

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Ansys + Robert Bosch Engineering

Bosch 採用 Ansys 技術,建立利用人工智慧 (AI) 和機器學習功能的數位模型,並重新定義電動車輛設計。 

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Ansys + Seagate Technology

瞭解以 AI/ML 為動力的模擬,如何讓 Seagate Technology 工程師在簡化開發工作流程中達到最高的準確度。

風能永續發展
Ansys + LG Electronics

Ansys 一流的模擬解決方案將協助 LG 開發下一代技術,重點放在永續性和數位轉型。

網路切換
Ansys + Juniper Networks

Ansys 採用大規模可並行化的設計方法,達到更廣泛的切換涵蓋範圍和更高的可靠性,從而幫助 Juniper 在大幅縮短的時間內實現預測性高度準確的電源完整性簽核。

Achronix 晶片
Ansys + Achronix

Achronix 利用 Ansys 的半導體模擬軟體來保護最新的晶片設計,具有智慧財產 (IP) 模塊的熱可靠度和電源完整性等。

探月車
Ansys + 規格創新

SPEC Innovations 是系統工程領域的領導者,運用 Ansys 模擬解決方案開發月球車的數位孿生,以便改善在月球的開鑿方式,響應 NASA 的 Break the Ice Lunar Challenge。

透過模擬加速機器學習

瞭解 Ansys Fluent 如何有效利用人工智慧 (AI) 以提高效能而且無損準確性。初步結果顯示速度提升到 86 倍。

Michael P. Brenner 是 Michael F. Cronin 研究室應用數學與應用物理學教授以及 Harvard University 物理學教授。Brenner 也是 Google Research 的研究科學家。他概述了他與 Ansys 和 Google Research 在「在 Fluent 中透過使用者定義的功能進行機器學習對流離散化」的合作項目。

工程時代的人工智慧

Artificial Intelligence

觀看此網路研討會,瞭解 AI/ML 如何為您的企業提供競爭優勢並縮短上市時間。

WATCH THE WEBINAR

以 AI/ML 為基礎的方法可利用歷史資料。通常,在收集大量資料時必須分類資訊,以找出最需要的資訊、最不重要的資訊以及應廢棄的資訊。不太有用或廢棄的資料通常以舊格式儲存在電腦硬碟上,基本上難以存取且似乎毫無價值。然而,AI/ML 可以資料存檔為基礎蓬勃發展、善用這些資料,並將過時的舊資料變成高價值資產。

加入此網路研討會,瞭解 AI/ML 如何透過回收未使用或舊資料作為訓練材料,並從這些資料中獲益。使用過去的模擬結果和資料來學習和處理新的設計挑戰,與利用高級設計人員團隊的專業知識相似,但具有更顯著的優勢。

深入探索

透過人工智慧、機器學習和深度學習加速模擬,工程師可以更快速地使用大型複雜設計,而且不會因速度犧牲準確度。

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智慧駕駛:是否有可靠的車輛感知?

人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 可運用資料促進發展 ADAS 和 AV 感知。感應器必須在數十億小時的虛擬驅動時間內,收集大量的 ADAS 和 AV 系統資料智慧,以引導和驗證系統安全。

Car demonstration

深度學習準備解決速度與傳真度之間的平衡問題

Ansys 研究開發團隊正在探索如何利用深度學習,來解決模擬空間中的高維問題,這與電腦視覺空間中的問題非常相似。 

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將數位執行緒與混合式數位孿生、人工智慧式模擬和雲端運算連結起來

數位融合使產業能夠充分利用他們收集的資料,並根據這些資料在產品生命週期的每個階段做出決策。閱讀模擬工程如何融入更廣泛的數位融合討論。

Banerjee 博士的文章

AI ML CTO

How Artificial Intelligence, Machine Learning, and Simulation Work Together

Ansys Chief Technology Officer Dr. Prith Banerjee explains how better, faster decisions are made possible when AI, ML, and simulation align. 

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AI 和 ML 如何改變模擬

Ansys 可以使用 AI/ML 增強的模擬,透過資料驅動方法或有物理根據的方法訓練神經網路,讓模擬時間提高 100 倍。

3D AI 壓縮外殼

AI 和 ML:勇敢的模擬新世界

Ansys 利用 AI 和 ML 功能來協助客戶解決最複雜的問題,包括幾何表現任務,這是幾乎影響每個工程團隊的基本問題。

精選資源

查看所有資源

隨選線上研討會

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Ansys 2023 R1:Ansys Mechanical 新增功能

2023 R1 為 Ansys Mechanical 帶來了新功能,讓使用者能夠執行更準確、更有效的結構模擬。此網路研討會將涵蓋 Mechanical 在此版本中的主要焦點。透過採用 AI/ML 技術的資源預測功能,深入瞭解解決模擬所需的運算資源,包括預期的解決時間和記憶體使用情況。

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安全系統設計和自動駕駛車輛軟體開發

開發 L3+ 系統的自動化開發團隊如何確保系統比人類駕駛更安全,同時提供經濟實惠的業務模式?對於可持續的業務模式解決方案,AD 系統開發需要在效能和安全之間加強平衡。瞭解 Ansys 解決方案如何解決安全系統設計和 AV 軟體開發中的關鍵技術挑戰。

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混合式數位孿生:將 AI 和物理的最佳優勢結合在一起

在這場網路研討會中,我們的專家小組將討論如何結合 AI 和物理的最佳優勢,建立混合式數位孿生。混合式數位孿生採用進階技術,包括物理模擬與虛擬感應器。歸功於 AIoT User Group 與 Digital Twin Consortium 之間的往來聯繫,成員也將探討已展開的 AI/物理工作。 

白皮書

自動駕駛車輛雷達模擬
使用模擬改善自動車輛雷達效能

隨著全自動化汽車和運輸車輛的實際發展,人們相當關注人工智慧、機器學習和快速自動化決策的發展。AI 和決策系統必須規劃車輛的軌道和對環境的反應,因此感應器必須向執行這些演算法的控制系統,提供關於車輛周圍環境目前和發展中狀態的準確資料。 

製造模擬
機器學習如何協助將增材製造零件快速推向市場

要使增材製造 (AM) 成為主流的工業生產技術,仍然有挑戰需被克服:速度 + 可靠性。如何快速最佳化增材製造零件的程序參數,以縮短上市時間?

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IDC 和 Ansys 網路研討會活動後執行摘要

人工智慧有可能改變大多數產業的型態。AI 本身的自動化潛力可以加速設計週期與創新的步調。雖然引進 AI 會遇到障礙,但現在開始創新旅程的人,將能在未來數十年領導產業發展。下載此摘要以瞭解更多資訊。

文章

Autonomous Vehicle Simulation
模擬如何推動最常見的汽車趨勢:自動駕駛車輛

兩個令人難以置信的關鍵自動化是行為預測和 3D 物件偵測。兩者都涉及感應器和感知軟體。這些功能旨在偵測移動車輛周圍的行人行為,以及車內駕駛的疲勞或疏忽情況,以便減少意外。要成功實作這些功能,人工智慧 (AI) 增強的高級識別技術不可或缺。

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透過機器學習提高積層製造的成功率

對積層製造 (AM) 資料更上一層的洞察讓工程師能夠控制 AM 製程並最佳化材料和零件效能。藉此大量減少試驗週期數並取得結果。

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利用 Ansys 的新興 MLaaS 功能,為機器學習革命做好準備

機器學習即服務 (MLaaS) 有助於支援廣泛採用和應用 ML。藉由運用專為 ML 工作負載調整的 SaaS (軟體即服務) 交付模型,企業組織可以快速加入機器學習革命。