Ask an Engineer: What is Machine Learning and Neural Networks?
An interview with SIMULIA’s Jing Bi, a Technology Senior manager who specializes in physics-based simulation technologies using machine learning.
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IA y aprendizaje automático en la simulación
Aproveche mejor sus simulaciones y trabaje de forma más eficiente con un diseño basado en el rendimiento asistido por IA con aprendizaje automático.
¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la simulación?
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático se han convertido en herramientas cruciales dentro de las empresas de muchos sectores, ya que permiten aprovechar todo el potencial de los procesos existentes y dar lugar a formas de innovación totalmente nuevas.
La IA y el aprendizaje automático ofrecen importantes ventajas para los usuarios cuando se implementan en el proceso de simulación. Los usuarios pueden crear modelos realistas de sistemas complejos del mundo real con ayuda de la IA, o acelerar los estudios de compensación y optimización con potentes modelos sustitutivos de ML que pueden ofrecer resultados en cuestión de segundos, sin comprometer la precisión.
Principales ventajas de utilizar las herramientas de IA y aprendizaje automático
Simulación más rápida
os modelos de aprendizaje automático pueden ofrecer resultados fiables en segundos, lo que le ayuda a cambiar los diseños más rápido.
Diseños optimizados
Con un modelo de IA entrenado, puede explorar el espacio de variaciones de diseño y encontrar el mejor.
Haga un uso más eficiente del tiempo y los recursos
Al utilizar modelos de IA entrenados en la nube, puede reducir las necesidades de hardware in situ.
Desbloqueo de todo el potencial y las innovaciones
Con las experiencias de IA, puede trabajar de forma más eficiente y dedicar más tiempo a las tareas importantes.
Impacto de la IA y el aprendizaje automático en distintos sectores
Sector aeroespacial y defensa
La IA y el aprendizaje automático están revolucionando el sector aeroespacial y de defensa acelerando el proceso de diseño y reduciendo los costes de las pruebas físicas. Estas tecnologías permiten simulaciones precisas que ayudan a cumplir las normas de seguridad, al mismo tiempo que garantizan la seguridad y la eficiencia.
Transporte y movilidad
En el transporte y la movilidad, las simulaciones basadas en IA fomentan la innovación, ayudando a los fabricantes a diseñar vehículos más rápido y probar nuevas ideas virtualmente. Las soluciones de IA y aprendizaje automático ayudan a reducir costes y riesgos al tiempo que mejoran el rendimiento del producto.
Maquinaria industrial
Para los fabricantes de maquinaria industrial, la IA y el aprendizaje ofrecen herramientas que ayudan a los ingenieros a resolver desafíos complejos en el diseño. Estas herramientas prueban cómo funcionarán los productos en diferentes condiciones, asegurándose de que todo funcione de forma eficiente y fiable antes de que las empresas los lancen al mercado.
Sector de alta tecnología
Las empresas de alta tecnología crean modelos virtuales de sus productos, lo que permite realizar pruebas y ajustes de diseño más precisos. Simulan el comportamiento mecánico, las condiciones térmicas y otros aspectos para mejorar el rendimiento del producto.
Ciencias de la vida y la salud
En el sector de ciencias de la vida y la salud, la IA y el aprendizaje automático ayudan a simular interacciones del cuerpo humano, dispositivos médicos y equipos quirúrgicos. Con estas tecnologías, los ingenieros pueden predecir cómo se comportarán varios materiales y sistemas, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes y soluciones sanitarias innovadoras.
Infraestructura, energía y materiales
El sector de infraestructuras, energía y materiales confían en la IA y el aprendizaje automático para predecir cómo se comportan las grandes estructuras y los equipos complejos en diversas condiciones del mundo real. Estas tecnologías ayudan a simular todo, desde vibraciones y corrosión hasta dinámica de fluidos, apoyando soluciones de infraestructura más sostenibles y eficientes.
Aprovechar toda la potencia de simulación
Aproveche al máximo los recursos de los que dispone. Los modelos de redes neuronales de aprendizaje automático se pueden entrenar en datos de diseño y simulación para producir una experiencia de IA que replica el comportamiento del sistema. Estas tecnologías aceleran el modelado y la optimización de futuros diseños. La optimización de diseño basada en IA permite a los usuarios explorar el espacio de diseño de una manera muy receptiva para trabajar de manera más eficiente y concentrarse en lo que realmente importa.
Simulación accesible para todos con MODSIM basado en AI
El modelado y la simulación unificados (MODSIM) ponen el poder de la simulación al alcance de diseñadores e ingenieros, permitiéndoles utilizar datos de simulación para enriquecer el diseño en cualquier etapa del desarrollo. Un paso importante en la implementación del MODSIM en las empresas ha sido la democratización de la simulación: dar a los no expertos las habilidades necesarias para utilizar tecnologías de simulación de ingeniería, como el análisis de elementos finitos (FEA), la dinámica de fluidos computacional (CFD) y la simulación electromagnética de manera eficaz.
Los modelos de aprendizaje automático preentrenados contienen la experiencia necesaria para configurar flujos de trabajo para muchas aplicaciones de simulación, lo que reduce la carga de trabajo y ofrece a los usuarios los resultados que necesitan más rápido. Los usuarios no necesitan una configuración avanzada de la simulación ni experiencia de aprendizaje automático: la experiencia de IA incorpora la experiencia y la configuración del modelo ya está definida. Las experiencias MODSIM con tecnología de IA ofrecen a los diseñadores la capacidad de tomar decisiones fundamentadas por primera vez.
Utilice la IA en la nube para reducir los costes de hardware
La realización de un gran número de simulaciones físicas requiere una inversión significativa en hardware informático para las empresas. Podemos entrenar el modelo para ti y puedes explorar los resultados en la nube. Una vez entrenado, el modelo puede proporcionar resultados fiables en una fracción del tiempo de una simulación completa. Con la nube, aproveche el poder de la inteligencia artificial en su empresa para implementar un diseño basado en la física incluso durante la etapa de concepto cuando los métodos de simulación completa son demasiado caros computacionalmente.
Entender el mundo con experiencias de gemelo virtual
Las experiencias de gemelos virtuales permiten visualizar, modelar y simular todo el entorno de sistemas sofisticados. Para construir una experiencia de gemelo virtual fiable, es necesario modelar el sistema real con precisión. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a los ingenieros a modelar y comprender el comportamiento complejo del sistema, acercando los mundos virtual y real. El modelado predictivo permite realizar pruebas virtuales rápidas en lugar de realizar pruebas físicas que consumen muchos recursos económicos y tiempo, y ofrece información sobre sistemas que de otro modo serían inaccesibles, como el interior del cuerpo humano y otros entornos del mundo real. Las empresas pueden probar el rendimiento real de un producto en la etapa de concepción sin tener que esperar a prototipos físicos. Las experiencias de gemelo virtual basadas en IA ayudan al sector a entrar en la economía generativa.
Comience su viaje
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