AI fizikai szimulációs modell

A mesterséges intelligencia és az ipar mély integrációjának kontextusában a fizikai szimuláció olyan iparági fájdalompontokkal néz szembe, mint az „alacsony számítási hatékonyság, a nehéz forgatókönyv-adaptáció és a magas adatfüggőség”. Az „algoritmus innovációra + iparági szakértelemre” támaszkodva a Gallop World IT érett, mesterséges intelligencián alapuló fizikai szimulációs megoldásokat fejlesztett ki az intelligens gyártás, az új energiák, a repülőgépipar és más területek számára. Az olyan alapvető technológiák kihasználásával, mint a mesterséges intelligencia által támogatott fizikai szimuláció, a gépi tanuláson alapuló fizikai szimuláció és a mélytanuláson alapuló fizikai szimulációs modell, a vállalat egy hatékony és pontos mérnöki mesterséges intelligencia alapú fizikai szimulációs rendszert épített ki. Erős technikai képességeivel és jelenetalapú megvalósításával kulcsfontosságú partnerként szolgál a vállalatok digitális átalakulásában.

A vállalat egy milliszekundumos válaszidőt biztosító mesterséges intelligencia szimulációs motor létrehozásával áttörte a hagyományos szimulációs hatékonysággal kapcsolatos szűk keresztmetszeteket. A „fizikai mechanizmusmodellezés + mélytanulás-átvitel” révén klasszikus fizikai képleteket használ egy alapvető keretrendszer létrehozásához, amelyet tömeges adatalapú betanítással kombinálnak a mélytanulási fizikai szimulációs modellhez. Például az új energiaakkumulátorok hőmegfutásának szimulációjában a hagyományos 24 órás folyamatok 500 milliszekundumra rövidülnek le, <3%-os hibaszázalékkal. Az olyan forgatókönyvek, mint az autóipari alkatrészek kifáradási élettartamának előrejelzése és a repülőgépipari motorok légáramlás-elemzése, 100-1000-szeres hatékonyságnövekedést érnek el, segítve a vezető vállalatokat a tesztelési ciklusok lerövidítésében és a K+F költségek csökkentésében.

Ugyanakkor a Gallop World IT az alacsony adatelérhetőség és a modellek gyenge újrafelhasználhatóságának kezelésére összpontosít „alacsony adatfüggőség + jelenetek közötti migráció” iparági megoldások létrehozásával, tovább erősítve az Ipari AI fizikai szimulációs platformot és a Mérnöki AI fizikai szimulációs szolgáltatásokat. A vállalat kifejlesztette a „kis mintás tanulás + tartományadaptáció” technológiát, amely a fizikai előzetes tudást beépíti az adatkövetelmények minimalizálása érdekében. Például a megmunkálási folyamatok szimulációjában mindössze 50 adatkészletre van szükség a 92%-os pontosság eléréséhez. A forgatókönyvek közötti átviteli modulokat is kifejlesztették a modelladaptációs ciklusok jelentős lerövidítése érdekében.

Gyakran Ismételt Kérdések

K: Cégünknek kevés tapasztalata van a fizikai szimulációban, és korlátozott az adatgyűjtés. Használhatjuk-e közvetlenül a Gallop World IT mélytanulási fizikai szimulációs modelljét és az ipari mesterséges intelligencia fizikai szimulációs platformját?

V: Teljes mértékben. A szűkös adatokkal rendelkező vállalatok számára egy „háromrétegű felhatalmazási” modellt alkalmazunk, amely a mesterséges intelligencián alapuló fizikai szimuláción alapul, az adatfüggőség kezelése érdekében: Először is, általános iparági alapadatkészleteket (pl. anyagparaméter-könyvtárakat és tipikus állapotszimulációs adatokat) biztosítunk a mélytanulási fizikai szimulációs modell betanításához, amelyek mindegyike több éves iparági tapasztalaton alapul, és a megfelelőség szempontjából érzéketlenné tesszük őket. Másodszor, a „fizika az első” modellezési megközelítést alkalmazva bevett fizikai képleteket és folyamatszabványokat integrálunk a modellbe, jelentősen csökkentve a valós adatoktól való függőséget. Például a kémiai reaktor hőmérsékleti mező szimulációjában csak az ügyfél alapvető paramétereire van szükség, mielőtt a mérnöki mesterséges intelligencia fizikai szimulációs termodinamikai modelljével kombinálnánk a gyors rendszerbeállítás érdekében. Végül egy könnyű „használat a betanítás közben” eszközt kínálunk, ahol az ipari mesterséges intelligencia fizikai szimulációs platformja automatikusan gyűjti a valós idejű termelési adatokat, és inkrementális tanulás révén optimalizálja a modellt. A pontosság jellemzően három hónapon belül 85%-ról 95% fölé javul.

K: A termelési forgatókönyvünk rendkívül specifikus (pl. niche kémiai termékek szintézise). Alkalmazkodhatnak-e a Gallop World IT gépi tanulási fizikai szimulációs és mérnöki mesterséges intelligencia fizikai szimulációs megoldásai az ilyen nem szabványos forgatókönyvekhez?

V: Igen. Fő erősségünk a „testreszabott modellezési képességekben” rejlik. Speciális forgatókönyvek esetén, mesterséges intelligencia által vezérelt fizikai szimulációs technológiát használva, „mélyreható forgatókönyv-elemzés + moduláris testreszabás” folyamatot alkalmazunk: Először is, egy elkötelezett iparági szakértőkből és mesterséges intelligencia által vezérelt algoritmusmérnökökből álló csapat helyszíni elemzést végez az alapvető fizikai folyamatokról, a kulcsfontosságú tényezőkről és az üzleti célokról. Másodszor, ezen elemzés alapján egy testreszabott fizikai modell keretrendszert építünk fel. Például niche kémiai szintézis forgatókönyvekben optimalizáljuk a reakciókinetikai egyenleteket és az anyagdiffúziós modelleket, hogy biztosítsuk a gépi tanuláson alapuló fizikai szimulációs logika illeszkedését a tényleges folyamatokhoz. Harmadszor, a modellt a vállalat korlátozott adataival és kismintás tanulási technikáival képezzük ki, majd a „szimulációs előrejelzés – helyszíni validáció – paraméter iteráció” zárt ciklusán keresztül finomítjuk.

K: A mesterséges intelligencián alapuló fizikai szimulációs modellek és az ipari mesterséges intelligencia által támogatott fizikai szimulációs platform bevezetése után szükség lesz-e a munkavállalóknak professzionális mesterséges intelligenciával vagy szimulációs készségekre? Hogyan biztosítják a folyamatos technikai támogatást?

V: Nincs szükség professzionális műszaki ismeretekre, és teljes életciklus-támogatást kínálunk a rendszer hatékony működésének biztosítása érdekében. Működési szinten a mélytanulási fizikai szimulációs modellt egy „alacsony kódú vizuális platformba” csomagoljuk, üzletileg felhasználóbarát felülettel. Például a megmunkálási szimulációban az alkalmazottaknak csak a paramétereket kell kiválasztaniuk, és a „Szimuláció indítása” gombra kell kattintaniuk, hogy megkapják a hibaelőrejelzéseket és optimalizálási javaslatokat tartalmazó jelentést. Egyedi „egykattintásos szimuláció” sablonok is elérhetők, amelyek jelentősen csökkentik a működés akadályait az Ipari AI fizikai szimulációs platformon keresztül. A támogatáshoz „háromszintű garanciarendszert” kínálunk: 1. szint – Egy dedikált ügyfélkapcsolati menedzser két órán belül válaszol a kérésekre; 2. szint – A műszaki csapat 24 órán belül távoli vagy helyszíni támogatást nyújt; 3. szint – Negyedéves optimalizálási frissítések a gépi tanulási fizikai szimulációs modellhez. Ezenkívül online és offline képzést is biztosítunk. A mai napig minden ügyfélrendszer 100%-os kihasználtsági arányt és több mint 98%-os elégedettséget biztosít a problémamegoldással.