Model simulacije fizike umetne inteligence

V kontekstu globoke integracije umetne inteligence in industrije se simulacija fizike sooča s težavami v industriji, kot so »nizka računska učinkovitost, težko prilagajanje scenarijev in visoka odvisnost od podatkov«. Gallop World IT je, ki se opira na »inovacije algoritmov + strokovno znanje v industriji«, razvil zrele rešitve za simulacijo fizike na osnovi umetne inteligence, ki zajemajo pametno proizvodnjo, novo energijo, vesoljsko industrijo in druga področja. Z izkoriščanjem ključnih tehnologij, vključno s simulacijo fizike na osnovi umetne inteligence, simulacijo fizike strojnega učenja in simulacijskim modelom fizike globokega učenja, je podjetje zgradilo učinkovit in natančen sistem za simulacijo inženirske fizike na osnovi umetne inteligence. Z močnimi tehničnimi zmogljivostmi in implementacijo na podlagi scene služi kot ključni partner pri digitalni transformaciji podjetij.

Podjetje je prebilo tradicionalna ozka grla učinkovitosti simulacij z ustvarjanjem simulacijskega mehanizma umetne inteligence z odzivom v milisekundah. Z "modeliranjem fizikalnih mehanizmov + prenosom globokega učenja" uporablja klasične fizikalne formule za vzpostavitev temeljnega okvira v kombinaciji z usposabljanjem množičnih podatkov za simulacijski model fizike globokega učenja. Na primer, pri novi simulaciji termičnega pobega baterij za energijo se tradicionalni 24-urni procesi skrajšajo na 500 milisekund s stopnjo napak <3 %. Scenariji, kot sta napovedovanje utrujenostne življenjske dobe avtomobilskih komponent in analiza pretoka zraka v vesoljskih motorjih, dosegajo 100- do 1000-kratne izboljšave učinkovitosti, kar vodilnim podjetjem pomaga skrajšati cikle testiranja in zmanjšati stroške raziskav in razvoja.

Hkrati se Gallop World IT osredotoča na odpravljanje nizke razpoložljivosti podatkov in slabe ponovne uporabnosti modelov z ustvarjanjem industrijskih rešitev z »nizko odvisnostjo od podatkov + migracijo med prizorišči«, s čimer dodatno krepi platformo za simulacijo industrijske fizike umetne inteligence in storitve simulacije inženirske fizike umetne inteligence. Podjetje je razvilo tehnologijo »učenja majhnih vzorcev + prilagajanja domen«, ki vključuje fizikalno predhodno znanje za zmanjšanje zahtev po podatkih. Na primer, pri simulaciji obdelovalnih procesov je za doseganje 92-odstotne natančnosti potrebnih le 50 naborov podatkov. Razviti so tudi moduli za prenos med scenariji, ki znatno skrajšajo cikle prilagajanja modelov.

Pogosto zastavljena vprašanja

V: Naše podjetje ima malo izkušenj s simulacijami fizike in omejeno zbiranje podatkov. Ali lahko neposredno uporabimo model simulacije fizike globokega učenja in platformo za simulacijo fizike industrijske umetne inteligence podjetja Gallop World IT?

A: Absolutno. Za podjetja z omejenimi podatki uporabljamo model »tristopenjskega opolnomočenja«, ki temelji na simulaciji fizike z umetno inteligenco, da bi odpravili odvisnost od podatkov: Prvič, kot začetno podporo za usposabljanje modela simulacije fizike globokega učenja zagotovimo splošne osnovne nabore podatkov za industrijo (npr. knjižnice parametrov materialov in podatke o simulaciji tipičnih pogojev), ki vsi izvirajo iz dolgoletnih izkušenj v industriji in so desenzibilizirani za skladnost. Drugič, z uporabo pristopa modeliranja »najprej fizika« v model integriramo uveljavljene fizikalne formule in procesne standarde, kar močno zmanjša odvisnost od resničnih podatkov. Na primer, pri simulaciji temperaturnega polja kemičnega reaktorja so potrebni le osnovni parametri odjemalca, preden se združijo s termodinamičnim modelom simulacije fizike inženirske umetne inteligence za hitro nastavitev sistema. Nazadnje ponujamo lahko orodje »za uporabo med učenjem«, kjer platforma za industrijsko simulacijo fizike z umetno inteligenco samodejno zbira podatke o proizvodnji v realnem času in optimizira model s postopnim učenjem. Običajno se natančnost v treh mesecih izboljša z 85 % na več kot 95 %.

V: Naš proizvodni scenarij je zelo specifičen (npr. sinteza nišnih kemičnih izdelkov). Ali se lahko rešitve Gallop World IT za strojno učenje, simulacijo fizike in inženirsko simulacijo fizike z umetno inteligenco prilagodijo takšnim nestandardnim scenarijem?

O: Da. Naša glavna prednost je v »prilagojenih zmogljivostih modeliranja«. Za specializirane scenarije z uporabo tehnologije simulacije fizike z umetno inteligenco uporabljamo postopek »poglobljene analize scenarijev + modularne prilagoditve«: Prvič, namenska ekipa strokovnjakov iz industrije in inženirjev algoritmov umetne inteligence izvede analizo ključnih fizikalnih procesov, ključnih dejavnikov in poslovnih ciljev na kraju samem. Drugič, na podlagi te analize se zgradi prilagojen ogrodje fizikalnega modela. Na primer, v nišnih scenarijih kemijske sinteze optimiziramo reakcijske kinetične enačbe in modele difuzije materialov, da zagotovimo, da se logika simulacije fizike strojnega učenja ujema z dejanskimi procesi. Tretjič, model se usposobi z uporabo omejenih podatkov podjetja in tehnik učenja na majhnem vzorcu, izpopolnjenih z zaprto zanko »napovedovanje simulacije – validacija na kraju samem – iteracija parametrov«.

V: Ali bodo zaposleni po uvedbi modelov simulacije fizike z umetno inteligenco in platforme za simulacijo fizike z industrijsko umetno inteligenco potrebovali profesionalne veščine umetne inteligence ali simulacije? Kako je zagotovljena stalna tehnična podpora?

A: Ni potrebno nobeno strokovno tehnično znanje in ponujamo podporo v celotnem življenjskem ciklu, da zagotovimo učinkovito delovanje sistema. Na operativni ravni model simulacije fizike globokega učenja združimo v »vizualno platformo z nizko kodo« s poslovno prijaznim vmesnikom. Na primer, pri simulaciji strojne obdelave morajo zaposleni le izbrati parametre in klikniti »Začni simulacijo«, da prejmejo poročilo, ki vključuje napovedi napak in predloge za optimizacijo. Na voljo so tudi predloge po meri za »simulacijo z enim klikom«, ki znatno zmanjšajo oviro za delovanje prek platforme za simulacijo fizike industrijske umetne inteligence. Za podporo imamo »tristopenjski sistem jamstev«: 1. stopnja – namenski vodja uspeha strank odgovori na zahteve v dveh urah; 2. stopnja – tehnična ekipa zagotavlja podporo na daljavo ali na kraju samem v 24 urah; 3. stopnja – četrtletne posodobitve optimizacije za model simulacije fizike strojnega učenja. Poleg tega zagotavljamo spletno in nespletno usposabljanje. Do danes vsi sistemi strank vzdržujejo 100-odstotno stopnjo uporabe in več kot 98-odstotno zadovoljstvo z reševanjem težav.