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。
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.
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
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.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。