自第一台電腦問世以來，人工智慧 (AI) 一直作為一個概念存在，用於描述能夠解決實際問題並執行任務的程式，而且不必進行明確的程式設計。機器學習 (ML) 是一種透過做出決策、依其行事，並根據這些決策的結果隨時間調整以實現 AI 的方式。使用人工類神經網路 (即試圖模仿人類大腦如何做出決策的演算法)，深度學習 (DL) 可以取得新的見解、訓練更好的演算法，並加快工程創新。
Ansys 使用 AI/ML 方法自動查找模擬參數，以同時提高速度和準確性，並指導早期產品最佳化工作，幫助工程師根據數千個參數快速找到最佳的設計空間。推動商業智慧，並透過 Ansys 實現明確的大幅進展。
越來越多的產業和使用者成功地採用了 AI/ML。我們預期 AI/ML 應用將會積極用於科學與醫學，從簡化藥物開發、機器人輔助手術到自動化醫療記錄，而且全球各地的供應商都能即時存取這些記錄。但是，它還協助消費者品牌發掘他們的社交媒體，以瞭解客戶對其產品的感受 (情緒分析)、為投資者提供股票交易機會 (金融演算法交易)，並讓電子商務擁有者能夠為線上購物者提供個人化服務 (推薦引擎)。
在 Ansys，我們可以使用 AI/ML 方法自動找出模擬參數，以同步提高速度和準確度。我們可以透過資料驅動或有物理根據的方法訓練類神經網路，使用擴增模擬以提高模擬速度高達 100 倍。使用進階模擬技術、搭配 AI/ML，將為工程設計流程奠下扎實的基礎。
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。
