sử dụng mô phỏng sớm hơn để cung cấp thông tin cho thiết kế thay vì làm công cụ xác minh hoặc phân tích sau ở giai đoạn cuối — công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mang đến một cơ hội khác để thay đổi mạnh mẽ quy trình sản xuất và mô phỏng
Bằng cách kết hợp sức mạnh của AI và mô phỏng đa môi trường vật lýCác trò chơi trongỨng dụng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) kết hợp độ chính xác dự đoán của mô phỏng Chơi casino với tốc độ của AI tổng hợp thông qua đám mây — sự kết hợp giúp tăng hiệu suất mô hình lên 10-100 lần trong tất cả các giai đoạn thiết kế dành cho tính toán nặng dự án
Hãy cùng khám phá hoạt động bên trong của nền tảng SimAI để tìm hiểu cách công nghệ này vừa mở rộng vừa nâng cao khả năng mô phỏng truyền thống mà không ảnh hưởng đến độ chính xác về tốc độ
Cung cấp thông tin về Machine Learning bằng mô phỏng số
Mô phỏng số mô hình hóa hành vi của hệ thống vật lý trong các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau mà không cần tiến hành thí nghiệm trong phòng thí nghiệm
các kỹ sư thường kết hợp mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán (CFD) để phân tích trường dòng chảy xung quanh ô tô
Các phương trình chi phối đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích các hệ thống vật lý vì chúng cho phép sử dụng các mô hình để phân tích và dự đoán các hành vi không thể quan sát được
mô tả mối quan hệ giữa vận tốc và áp suất của chất lỏng chuyển động
Có một số cách để thực hiện việc này khi tích hợp ML với mô phỏng số
Dưới đây là hai loại phương pháp như vậy:
- Nhận thức về vật lý:Cách tiếp cận đơn giản nhất là thay thế nút cổ chai trong các bộ giải tiêu chuẩn bằng kỹ thuật ML có thể đưa ra dự đoán nhanh hơn
- Vật lý bất khả tri:Thuật toán ML có thể tìm hiểu cách biểu diễn theo hướng dữ liệu của hàm Navier–Stokes và sử dụng hình học mới cũng như điều kiện dòng tự do làm đầu vào như tốc độ của một chiếc ô tô để phân phối trường dòng chảy của nó làm đầu ra
Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá thiết kế rộng hơn ngay cả khi cấu trúc của hình dạng không nhất quán trong dữ liệu huấn luyện
khách hàng có thể huấn luyện mô hình AI bằng cách sử dụng dữ liệu Chơi casino hoặc không phải Chơi casino được tạo trước đó
kỹ thuật máy học (ML) bất khả tri vật lý được sử dụng trong Chơi casino SimAI có thể tìm hiểu cách biểu diễn dựa trên dữ liệu của các phương trình điều chỉnh cơ bản trong hệ thống của bạn
Chơi casino SimAI: Khám phá những gì sâu sắc
Kiến trúc chung của nền tảng SimAI dựa trên sự kết hợp của nhiều kỹ thuật khác nhau kết hợp nhiều mạng nơ-ron học sâu
bao gồm nhiều tham số và tương tác phức tạp giữa các biến
Điều này có nghĩa là phần mềm SimAI có thể lấy một tập hợp các điểm thu được từ các tính toán trước đó và khái quát hóa tốt cho các hình học mới và điều kiện dòng tự do
khả năng này cho phép biểu diễn liên tục các trường bề mặt và thể tích
nền tảng SimAI cho phép biểu diễn liên tục các trường bề mặt và thể tích như áp suất và vận tốc
bao gồm các phương thức cục bộ được nhúng trực tiếp vào cấu trúc của mô hình và dẫn đến mô hình ổn định và có tính biểu cảm cao hơn
nền tảng SimAI sử dụng cách thể hiện đầy đủ các hình dạng 3D để mô tả các mắt lưới tùy ý hoặc không đều với các biến thể hình học phức tạp không tuân theo một phân bố cụ thể
nền tảng SimAI sẽ trả về cùng điểm tin cậy vì nó áp dụng hình thức thể hiện cơ bản của hình dạng
Mở rộng mô phỏng với Nền tảng Chơi casino SimAI ngay hôm nay
điểm hay nhất về nền tảng này là bạn không cần phải biết bất kỳ điều gì về những điều này để sử dụng nó
và những người không phải là chuyên gia trong tất cả các ngành và lĩnh vực kỹ thuật có thể dễ dàng tận dụng dữ liệu đo lường và mô phỏng trước đó để đánh giá hiệu suất của các thiết kế mới trong vòng vài phút thay vì hàng giờ
đăng ký hội thảo trực tuyến “Giới thiệu Chơi casino SimAI: Trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây dành cho mô phỏng.”
