AI
AI が機能するには、データがスマートであることが必要です。さまざまなトピックスにわたって AI をトレーニングするために、データシミュレーションが広く使用されています。
過去のシミュレーションからシミュレーションデータを抽出し、関心のある領域に基づいて、それを ai システムに入力します。たとえば、 ai が集積回路について学習している場合、ソフトウェアに回路基板の性能結果を読み込みます。
3D 物理特性に適用されるジェネレーティブ AI は、物理ベースのソルバーで以前に生成されたシミュレーション結果を用いて AICác trò chơi trongアプローチと比較して、データ駆動型アプローチの重要な進歩は、エンジニアが aiも、設計変更にわたって性能を予測できます。
シミュレーションプロセスでは、ジオメトリの設計バリアントが ai 、システムエンジニア、手法やツールの専門家など、幅広いユーザーが利用できるようになります。
従来の物理ベースの解析手法を使用して、完全な忠実度のシミュレーションで、選択した最良の設計を検証することもできます。
AI とシミュレーションの未来
ai 2ことで、テクノロジーの進歩がさらに加速していくことが予想されます。これらの強力なツールを組み合わせることで、より多くの人が予測の力を活用できるようになり、可能性は飛躍的に広がり
AI とシミュレーションを組み合わせた例のひとつとして、 Casino chơi như thế nào の一連の製品に追加された新しいプラットフォームがあります。Casino chơi như thế nào SIMAIは、さまざまな設計段階で新しい概念の性能を迅速に予測したいエンジニア向けの機械学習プラットフォームです。Simai提供します。
