시뮬레이션에서 AI 및 머신러닝의 의미는 무엇입니까?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 다양한 산업 분야의 기업 내에서 중요한 도구가 되었으며, 기존 프로세스의 새로운 가능성을 실현하고 완전히 새로운 형태의 혁신을 가능하게 해 줍니다.

AI 및 ML은 시뮬레이션 프로세스에서 구현될 때 사용자에게 상당한 이점을 제공합니다. 사용자는 AI의 도움을 받아 복잡한 실제 시스템을 사실적인 모델로 구축할 수 있으며, 강력한 머신러닝 대체 모델을 활용해 정확도를 저하시키지 않으면서도 몇 초 내에 결과를 도출할 수 있어, 타협 없는 성능으로 트레이드오프 연구와 최적화를 가속화할 수 있습니다.

AI 및 ML 도구 사용의 주요 이점

시뮬레이션에서 AI 및 ML을 활용하여 시뮬레이션 속도를 높입니다.

머신러닝 모델은 몇 초 만에 신뢰할 수 있는 결과를 제공하므로 설계를 더 빠르게 완료하는 데 도움이 됩니다.

설계 최적화

훈련된 AI 모델을 사용하면 다양한 설계 변형 공간을 탐색하고 가장 적합한 설계를 찾을 수 있습니다.

시간과 자원을 더 효율적으로 사용하세요

클라우드에서 교육을 받은 AI 모델을 사용하면 현장의 하드웨어 필요성을 줄일 수 있습니다.

새로운 혁신과 최대한의 잠재력 발휘

AI 경험을 통해 보다 효율적으로 작업하고 중요한 작업에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

AI와 ML이 다양한 산업에 미치는 영향

항공우주/국방

AI와 ML 은 설계 프로세스를 가속화하고 물리적 테스트 비용을 절감함으로써 항공우주/국방 산업을 발전시키고 있습니다. 이러한 기술은 안전 및 효율성을 보장하면서 안전 표준을 준수하는 데 도움이 되는 정확한 시뮬레이션을 가능하게 합니다.

자동차/모빌리티

자동차/모빌리티 분야에서 AI 기반 시뮬레이션은 혁신을 뒷받침하여 제조업체가 차량을 보다 빠르게 설계하고 새로운 아이디어를 가상으로 테스트할 수 있도록 지원합니다. AI 및 ML 솔루션은 제품 성능을 향상시키는 동시에 비용과 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

산업장비

산업장비 제조업체의 경우 AI 및 ML은 엔지니어가 복잡한 설계 문제를 해결할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 도구들은 제품이 다양한 조건에서 어떻게 작동하는지를 테스트하여 회사가 제품을 시장에 출시하기 전에 모든 제품이 효율적이고 안정적으로 작동하도록 확인합니다.

하이테크

하이테크 기업은 기술을 사용하여 제품의 가상 모델을 만들어 보다 정확한 테스트 및 설계 조정을 지원합니다. 기계적 거동, 열 조건 등을 시뮬레이션하여 제품 성능을 향상시킵니다.

생명 과학 및 의료

생명과학 및 헬스케어 분야에서 AI 및 ML은 인체 상호작용, 의료 기기 및 수술 장비 시뮬레이션을 지원합니다. 이러한 기술을 통해 엔지니어는 다양한 재료 및 시스템의 작동 방식을 예측하여 환자의 예후를 개선하고 혁신적인 의료 솔루션을 제공할 수 있습니다.

인프라/에너지/소재

인프라/에너지/소재 산업은 AI 및 ML에 의존하여 다양한 실제 조건에서 대형 구조 및 복잡한 장비가 작동하는 방식을 예측합니다. 이러한 기술은 진동과 부식에 이르는 모든 것을 시뮬레이션하여 보다 지속 가능하고 효율적인 인프라 솔루션을 지원합니다.

시뮬레이션의 모든 기능을 활용하세요

보유한 리소스를 최대한 활용하세요. ML 신경 네트워크 모델은 설계 및 시뮬레이션 데이터를 통해 시스템의 실제 동작을 복제하는 AI 경험을 생성할 수 있습니다. 이러한 기술은 향후 설계의 모델링과 최적화를 가속화합니다. AI를 통한 설계 최적화를 통해 사용자는 매우 신속하게 설계 공간을 탐색하여 보다 효율적으로 작업하고 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

머신러닝으로 시뮬레이션 가속화

AI 기반 MODSIM을 통해 누구나 시뮬레이션을 활용하도록 지원

통합 모델링 및 시뮬레이션(MODSIM)은 설계자와 엔지니어에게 강력한 시뮬레이션 기능을 제공하여 개발 과정의 어느 단계에서든 시뮬레이션 데이터를 설계에 반영할 수 있도록 합니다. 기업에서 MODSIM을 구현하는 중요한 단계 중 하나는 시뮬레이션을 대중화하는 것입니다. 즉, 비전문가들에게 유한 요소 해석(FEA), 전산 유체 역학(CFD) 및 전자기 시뮬레이션 등의 엔지니어링 시뮬레이션 기술을 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술을 제공합니다.

사전 훈련된 ML 모델에는 많은 시뮬레이션 응용 프로그램에 대한 워크플로를 설정하는 데 필요한 전문 기술이 포함되어 있어 작업 부하를 줄이고 사용자에게 필요한 결과를 더 빠르게 제공합니다. 사용자는 복잡한 시뮬레이션 설정 또는 머신러닝 경험을 요구하지 않습니다. AI 환경은 전문 지식을 내장하고 있으며 모델 설정이 이미 정의되어 있으므로 쉽게 사용할 수 있습니다. AI가 지원하는 MODSIM 환경은 설계자가 정보에 입각한 결정을 최초로 내릴 수 있는 기능을 제공합니다.

MODSIM에 대한 자세한 정보

클라우드 기반 AI를 사용하여 하드웨어 비용 절감

많은 물리적 시뮬레이션을 실행하려면 기업의 컴퓨터 하드웨어에 상당한 투자가 필요합니다. 모델을 교육할 수 있으며 Cloud에서 결과를 살펴볼 수 있습니다. 훈련이 완료된 모델은 전체 시뮬레이션보다 훨씬 짧은 시간 안에 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 클라우드를 활용하면 전체 시뮬레이션 시 계산 비용이 너무 많이 드는 개념 단계에서도 AI의 강력한 성능을 활용하여 물리 기반 설계를 구현할 수 있습니다.

버추얼 트윈 익스피리언스를 통한 세상 이해

버추얼 트윈 경험을 통해 정교한 시스템의 전체 환경을 시각화, 모델링및 시뮬레이션할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 버추얼 트윈 익스피리언스를 구축하려면 실제 시스템을 정확하게 모델링해야 합니다. 머신러닝 알고리즘은 엔지니어가 복잡한 시스템 동작을 모델링하고 이해함으로써 가상 세계와 실제 세계를 더욱 가깝게 만드는 데 도움이 됩니다. 예측 모델링은 비용이 많이 들고 시간이 많이 드는 물리적 테스트 대신 신속한 가상 테스트를 지원하며, 인체의 내부 및 기타 실제 환경 등 액세스할 수 없는 시스템에 대한 통찰력을 제공합니다. 기업은 실제 시제품을 기다릴 필요 없이 개념 단계에서 제품의 실제 성능을 테스트할 수 있습니다. AI 기반 버추얼 트윈 익스피리언스는 산업이 생성형 경제로 진입하는 데 기여하고 있습니다.

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AI를 사용하여 복잡한 생물학적 물질 모델링