KI und Machine Learning in der Simulation
Holen Sie mehr aus Ihren Simulationen heraus und arbeiten Sie effizienter mit KI-gestützter, leistungsorientierter Konstruktion mit Machine Learning.
Was ist künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Simulation?
Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben sich zu entscheidenden Tools in Unternehmen vieler Branchen entwickelt. Sie erschließen neues Potenzial bei bestehenden Prozessen und ermöglichen völlig neue Formen der Innovation.
KI und ML bieten Anwendern erhebliche Vorteile, wenn sie im Simulationsprozess implementiert werden. Anwender können mit Hilfe von KI realistische Modelle komplexer realer Systeme erstellen oder Vergleichsstudien und Optimierungen mit leistungsstarken ML-Surrogatmodellen beschleunigen, die innerhalb von Sekunden Ergebnisse liefern, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.
Hauptvorteile der Verwendung von KI- und ML-Tools
Simulation beschleunigen
Machine Learning-Modelle liefern innerhalb von Sekunden zuverlässige Ergebnisse, sodass Sie Konstruktionen schneller umsetzen können.
Konstruktionen optimieren
Mit einem trainierten KI-Modell können Sie Konstruktionsvarianten erkunden und die beste Variante finden.
Zeit und Ressourcen effizienter nutzen
Durch die Verwendung trainierter KI-Modelle in der Cloud können Sie den Bedarf an Hardware vor Ort reduzieren.
Volles Potenzial und neue Innovationen erschließen
Mit KI-Erfahrungen können Sie effizienter arbeiten und mehr Zeit für wichtige Aufgaben aufwenden.
Auswirkungen von KI und ML auf verschiedene Branchen
Luft- und Raumfahrt
KI und ML verändern die Luft- und Raumfahrtindustrie, indem sie den Designprozess beschleunigen und die Kosten für physisches Testing senken. Diese Technologien ermöglichen genaue Simulationen, die zur Erfüllung von Sicherheitsstandards beitragen und gleichzeitig Sicherheit und Effizienz gewährleisten.
Fahrzeugbau & Mobilität
Im Bereich Fahrzeugbau & Mobilität treiben KI-gestützte Simulationen Innovationen voran und helfen Herstellern, Fahrzeuge schneller zu entwickeln und neue Ideen virtuell zu testen. KI- und ML-Lösungen helfen dabei, Kosten und Risiken zu senken und gleichzeitig die Produktleistung zu verbessern.
Maschinen- und Anlagenbau
Im Maschinen- und Anlagenbau bieten KI und ML Tools, mit denen Ingenieure komplexe Konstruktionsherausforderungen lösen können. Diese Tools testen, wie sich Produkte unter verschiedenen Bedingungen verhalten, und stellen sicher, dass alles effizient und zuverlässig funktioniert, bevor Unternehmen ein Produkt auf den Markt bringen.
Hightech
Hightech-Unternehmen nutzen Technologie, um virtuelle Modelle ihrer Produkte zu erstellen, die genauere Tests und Konstruktionsanpassungen ermöglichen. Sie simulieren mechanisches Verhalten, thermische Bedingungen und mehr, um die Produktleistung zu verbessern.
Life Sciences
Im Bereich Life Sciences unterstützen KI und ML die Simulation von Interaktionen des menschlichen Körpers, medizinischen Geräten und chirurgischen Instrumenten. Mit diesen Technologien können Ingenieure das Verhalten verschiedener Materialien und Systeme vorhersagen, was zu besseren Behandlungsergebnissen für Patienten und innovativen Lösungen im Gesundheitswesen führt.
Infrastruktur, Energie und Prozesstechnik
Die Branchen Infrastruktur, Energie und Prozesstechnik nutzen KI und ML, um das Verhalten großer Strukturen und komplexer Anlagen unter verschiedenen realen Bedingungen vorherzusagen. Diese Technologien helfen dabei, alles von Vibrationen und Korrosion bis hin zur Strömungsmechanik zu simulieren, und unterstützen so nachhaltigere und effizientere Infrastrukturlösungen.
Leistung der Simulation voll nutzen
Nutzen Sie Ihre Ressourcen optimal. Neuronale Netzmodelle für Machine Learning können anhand von Konstruktions- und Simulationsdaten trainiert werden, um eine KI-Erfahrung zu schaffen, die das Systemverhalten nachbildet. Diese Technologien beschleunigen die Modellierung und Optimierung zukünftiger Konstruktionen. Dank KI-gestützter Konstruktionsoptimierung können Anwender den Konstruktionsraum auf eine sehr reaktionsschnelle Weise erkunden, um effizienter zu arbeiten und sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Simulationen mit KI-gestützter MODSIM für alle zugänglich machen
Einheitliche Modellierung und Simulation (MODSIM) bietet Konstrukteuren und Ingenieuren die Möglichkeit, Simulationsdaten zu verwenden, um die Konstruktion in jeder Phase der Entwicklung zu unterstützen. Ein wichtiger Schritt bei der Implementierung von MODSIM in Unternehmen war die Demokratisierung der Simulation: Nicht-Experten erhalten die erforderlichen Kenntnisse, um Engineering Simulation-Technologien wie die Finite-Element-Analyse (FEA), Strömungsmechanik (CFD) und die elektromagnetische Simulation effektiv einzusetzen.
Vortrainierte ML-Modelle enthalten das nötige Fachwissen, um Arbeitsabläufe für viele Simulationsanwendungen einzurichten, was den Arbeitsaufwand reduziert und Anwendern schneller die benötigten Ergebnisse liefert. Anwender benötigen keine detaillierten Kenntnisse über die Einrichtung von Simulationen oder Machine Learning – die KI-Erfahrung umfasst das erforderliche Fachwissen und die Modelleinrichtung ist bereits definiert. KI-gestützte MODSIM-Erfahrungen geben Konstrukteuren die Möglichkeit, auf Anhieb fundierte Entscheidungen zu treffen.
KI in der Cloud nutzen, um Hardwarekosten zu senken
Die Durchführung einer großen Anzahl physikalischer Simulationen erfordert für Unternehmen erhebliche Investitionen in Computerhardware. Wir können das Modell für Sie trainieren und Sie können die Ergebnisse in der Cloud auswerten. Nach dem Training liefert das Modell zuverlässige Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit, die eine vollständige Simulation benötigen würde. Mit der Cloud nutzen Sie die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen, um physikbasiertes Design bereits in der Konzeptphase umzusetzen, wenn vollständige Simulationsmethoden zu rechenintensiv wären.
Die Welt mit Virtual Twin Experiences verstehen
Mit Virtual Twin Experiences können Sie die gesamte Umgebung komplexer Systeme visualisieren, modellieren und simulieren. Um eine zuverlässige Virtual Twin Experience zu schaffen, müssen Sie das reale System genau modellieren. Algorithmen für Machine Learning helfen Ingenieuren, komplexes Systemverhalten zu modellieren und zu verstehen, wodurch die virtuelle und die reale Welt näher zusammenrücken. Die prädiktive Modellierung ermöglicht schnelles virtuelles Testing anstelle eines kostspieligen, zeitaufwändigen physischen Testings und bietet Einblicke in ansonsten unzugängliche Systeme wie das Innere des menschlichen Körpers und andere reale Umgebungen. Unternehmen können die reale Leistung eines Produkts bereits in der Konzeptphase testen, ohne auf physische Prototypen warten zu müssen. Virtual Twin Experiences, die durch KI unterstützt werden, helfen der Branche, in die generative Wirtschaft einzutreten.
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Häufig gestellte Fragen zu KI und ML in der Simulation
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