Đánh bài casinoAI と ml はシミュレーションをどう変えるのか

過去の 50 3た。有限要素法解析 （FEA: Phân tích phần tử hữu hạn） （FVM: Phương pháp thể tích hữu hạn）

しかし、これらの改善にもかかわらず、いくつかの課題がまだ残っています。シミュレーションでは、具体的には次のようなトレードオフが同時に必要です。

1.      結果の精度

2.      結果のスピード

3.      ワークフローの使いやすさ

4.      ワークフローのロバスト性

たとえば、マルチフィジックスソリューションの構成要素であるメッシュ生成を考えてみましょう。粗いメッシュを使用するとシミュレーション速度が向上しますが、精度が低下することはよく知られています。同様に、シンプルなメッシュを使用した使いやすいワークフローも精度を低下させ、シミュレーションが収束しない、あるいはロバスト性が失われるなど、他の問題を引き起こす可能性があります。

こうした問題をすべて解決するために、 Đánh bài casino は人工知能／機械学習（ai/ml） の活用を検討しています。

同時進行での改善

AI の商業化は 1970 年代に始まりましたが、実際にはその 10 年ほど前にルールベースのエキスパートシステムの開発によって始まりました。AI の最も単純な形態であるこれらのシステムは、通常であれば人間の知性を必要とする問題を解決するために、厳選された人間の専門知識に頼ったものです。

創薬の効率化からロボット支援による手術、世界中の医療機関が瞬時にアクセスできる自動化された医療記録まで、 ai/mlます。しかし、 ai/ml

Đánh bài casino では、 AI/ml 手法を使用してシミュレーションのパラメータを自動的に見つけ、スピードと精度を同時に向上させることができます。

拡張シミュレーションを用いて、データドリブンまたは物理法則に基づいた方法でニューラルネットワークを学習させることで、シミュレーションを 100 倍単位で高速化することができます。

AI/ml を適用することで、以下のことが可能になると考えています。

• お客様の生産性をさらに向上させます。
• チップの熱ソリューションの高速化や、局所領域での高忠実度ソリューションと粗い領域での ML
• 設計スペースの探索を最適化します。
• 当社ソルバーのリソース予測のニーズなど、ビジネスインテリジェンスの意思決定を推進します。
• データ分析ベースのデジタルツインとシミュレーションベースのデジタルツインを組み合わせて、正確で高速なデジタルツインのハイブリッドを作成します。

言い換えれば、 ai/ml は理想的な世界 時間、労力、効率、結果のバランスが完全にとれている世界 時間、労力、効率、結果のバランスが完全にとれている世界により、シミュレーションの生産性、使いやすさ、正確性のトレードオフを軽減できます。

AI/ml を使用してソルバーテクノロジーを向上させる当社の計画について詳しく知りたい方は、NVIDIA GTC カンファレンスでのPrith Banerjee 博士のプレゼンテーションへの参加登録をご検討ください。