什么是人工智能和机器学习在仿真中的应用？

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为各行各业的变革性工具，它们能解锁现有流程的无限潜能，赋能企业实现前所未有的创新。

通过在仿真过程中应用 AI 和 ML，用户可以获得诸多好处。在 AI 辅助下，用户可以构建复杂物理系统的逼真模型；同时，借助强大的 ML 代理模型，用户能够加速权衡研究与优化过程，在不牺牲精度的前提下，数秒内即可获得可靠结果

使用 AI 和 ML 工具的主要优势

加快仿真速度

机器学习模型可以在几秒钟内提供可靠的结果，帮助您更快地完成设计。

优化设计

使用经过训练的 AI 模型，您可以探索设计变体空间并找到最佳变体。

更高效地利用时间和资源

通过在云端使用经过训练的 AI 模型，您可以显著降低对本地硬件的依赖。

释放全部潜力，驱动颠覆式创新

借助 AI 体验，您可以更高效地工作，将更多时间花在重要任务上。

AI 和 ML 对各行业的影响

航空航天与国防

AI 和 ML 通过加快设计流程的速度和降低物理测试的成本，在推动着航空航天与国防行业的发展。这些技术可实现准确的仿真，并帮助满足安全标准，同时确保安全性和高效率。

汽车与交通运输

在汽车与交通运输行业，AI 驱动的仿真正在为创新注入强劲动力，帮助制造商加速车辆设计，并对前沿概念进行虚拟验证。AI 和 ML 解决方案在提升产品性能的同时，还有效地降低了开发成本与风险。

工业设备

对于工业设备制造商而言，AI 和 ML 提供的工具可帮助工程师解决设计中的复杂难题。这些工具可测试产品在不同条件下的性能，确保产品的所有组成部分都能高效可靠地运行之后，才投放市场。

高科技

高科技公司利用该技术为其产品创建虚拟模型，从而实现更精确的测试和设计调整。这些模型可以对机械行为、热条件等进行仿真，以提高产品性能。

生命科学与医疗保健

在生命科学与医疗保健行业，AI 和 ML 可以协助模拟人体交互、医疗器械和外科医疗设备。借助这些技术，工程师可以预测各种材料和系统的行为，从而为患者提供更好的治疗效果并获得创新的医疗保健解决方案。

基础设施、能源与材料

基础设施、能源与材料行业依靠 AI 和 ML 来预测大型结构和复杂设备在各种真实条件下的行为。这些技术可协助模拟从振动、腐蚀到流体动力学的所有内容，实现更具可持续性、更高效的基础设施解决方案。

充分利用仿真功能

充分利用您拥有的资源。可以使用设计和仿真数据训练 ML 神经网络模型，以产生能够复制系统行为的 AI 体验。这些技术可加快未来设计的建模和优化速度。AI 赋能的设计优化使用户能够以超高响应速度探索整个设计空间，从而显著提升工作效率，让工程师能专注于真正核心的创新任务。

通过机器学习加快仿真速度

通过 AI 赋能的 MODSIM 让所有人都能够使用仿真

一体化建模仿真 (MODSIM) 为设计人员和工程师带来了前所未有的仿真能力，使他们能在产品开发的全流程中，利用仿真数据为设计提供精准洞察。在企业中推行 MODSIM 的关键一步，便是实现“仿真的普惠化”，即赋能非专家用户也能高效运用有限元分析 (FEA)、计算流体力学 (CFD) 和电磁仿真等专业工程技术。

预训练的 ML 模型包含为众多仿真应用设置工作流程所需的专业知识，这样可以减少工作量并更快地为用户提供所需的结果。用户不需要深入的仿真设置或机器学习经验，因为该 AI 体验中嵌入了相关的专业知识，并且已经预定义了模型设置。AI 赋能的 MODSIM 体验使设计人员能够在第一时间做出明智的决策。

了解有关 MODSIM 的更多信息

在云端使用 AI 降低硬件成本

运行大量的物理仿真需要对企业的计算机硬件进行大力投资。而我们可以为您训练模型，让您可以在云端探索结果。经过训练后，该模型能够以远低于完整仿真所需的时间提供可靠的结果。借助云，您可以利用企业中人工智能的强大功能来实现基于物理的设计，即便是在概念阶段，因为在该阶段执行完整仿真方法的成本会非常高昂。

借助虚拟孪生体验，洞悉真实世界

虚拟孪生体验让您能够对复杂系统的整个环境进行可视化、建模与仿真。要构建可靠的虚拟孪生体验，您必须准确地对真实世界的系统进行建模。机器学习算法可帮助工程师理解复杂的系统行为并对其建模，使虚拟世界和现实世界更紧密地结合在一起。预测性建模能够实现快速的虚拟测试，而无需进行昂贵、耗时的物理测试，并可提供对原本无法进入的系统（如人体内部和其他真实环境）的数据洞察。公司可以在概念阶段便测试产品的实际性能，而无需等待物理原型。AI 赋能的虚拟孪生体验正在帮助行业进入生成式经济模式。

探索虚拟孪生体验

利用 AI 对复杂的生物材料建模