Модел симулације физике вештачке интелигенције

У контексту дубоке интеграције вештачке интелигенције и индустрије, симулација физике се суочава са болним тачкама у индустрији као што су „ниска рачунарска ефикасност, тешко прилагођавање сценарија и велика зависност од података“. Ослањајући се на „иновације алгоритама + стручност у индустрији“, Gallop World IT је развио зрела решења за симулацију физике заснована на вештачкој интелигенцији која покривају паметну производњу, нову енергију, ваздухопловство и друге области. Коришћењем основних технологија, укључујући симулацију физике засновану на вештачкој интелигенцији, симулацију физике машинског учења и модел симулације физике дубоког учења, компанија је изградила ефикасан и прецизан систем за симулацију физике заснован на вештачкој интелигенцији. Са снажним техничким могућностима и имплементацијом заснованом на сценама, служи као кључни партнер у дигиталној трансформацији предузећа.

Компанија је превазишла традиционална уска грла у ефикасности симулације креирањем симулационог мотора за вештачку интелигенцију са милисекундним одзивом. Кроз „моделирање физичких механизама + пренос дубоког учења“, користи класичне физичке формуле за успостављање основног оквира у комбинацији са обуком масовних података за модел симулације физике дубоког учења. На пример, у новој симулацији термичког бекства батерије, традиционални 24-часовни процеси су скраћени на 500 милисекунди са стопом грешке од <3%. Сценарији као што су предвиђање века трајања аутомобилских компоненти до замора и анализа протока ваздуха ваздухопловних мотора постижу побољшања ефикасности од 100-1000 пута, помажући водећим компанијама да компресују циклусе тестирања и смање трошкове истраживања и развоја.

Истовремено, Gallop World IT се фокусира на решавање проблема ниске доступности података и лоше поновне употребљивости модела креирањем индустријских решења са „ниском зависношћу од података + миграцијом између сцена“, додатно јачајући платформу за симулацију индустријске вештачке интелигенције у физици и услуге симулације инжењерске вештачке интелигенције у физици. Компанија је развила технологију „учења малих узорака + адаптације домена“, укључујући физичко претходно знање како би се минимизирали захтеви за подацима. На пример, у симулацији процеса обраде, потребно је само 50 скупова података да би се постигла тачност од 92%. Модули за пренос између сценарија су такође развијени како би се значајно скратили циклуси адаптације модела.

Често постављана питања

П: Наша компанија има мало искуства у симулацији физике и ограничено прикупљање података. Можемо ли директно користити модел симулације физике дубоког учења и платформу за симулацију физике индустријске вештачке интелигенције компаније Gallop World IT?

О: Апсолутно. За предузећа са оскудним подацима, усвајамо модел „трослојног оснаживања“ заснован на симулацији физике помоћу вештачке интелигенције како бисмо се решили зависности од података: Прво, пружамо опште основне скупове података у индустрији (нпр. библиотеке параметара материјала и типичне податке симулације стања) као почетну подршку за обуку модела симулације физике дубоког учења, а све то из вишегодишњег искуства у индустрији и десензибилизовано за усклађеност. Друго, користећи приступ моделирању „физика на првом месту“, интегришемо утврђене физичке формуле и процесне стандарде у модел, значајно смањујући ослањање на стварне податке. На пример, у симулацији температурног поља хемијског реактора, потребни су само основни параметри од клијента пре комбиновања са термодинамичким моделом инжењерске симулације физике помоћу вештачке интелигенције за брзо подешавање система. Коначно, нудимо лаган алат „коришћења током обуке“ где платформа за индустријску симулацију физике помоћу вештачке интелигенције аутоматски прикупља податке о производњи у реалном времену и оптимизује модел кроз инкрементално учење. Типично, у року од три месеца, тачност се побољшава са 85% на преко 95%.

П: Наш производни сценарио је веома специфичан (нпр. синтеза нишних хемијских производа). Да ли се решења компаније Gallop World IT за машинско учење, физику, симулацију и инжењерску вештачку интелигенцију, физику, симулацију прилагоде таквим нестандардним сценаријима?

О: Да. Наша основна снага лежи у „прилагођеним могућностима моделирања“. За специјализоване сценарије, користећи технологију симулације физике засновану на вештачкој интелигенцији, примењујемо процес „дубинске анализе сценарија + модуларног прилагођавања“: Прво, посвећени тим стручњака из индустрије и инжењера алгоритама вештачке интелигенције спроводи анализу на лицу места основних физичких процеса, кључних фактора и пословних циљева. Друго, на основу ове анализе, гради се прилагођени оквир физичког модела. На пример, у нишним сценаријима хемијске синтезе, оптимизујемо једначине кинетике реакције и моделе дифузије материјала како бисмо осигурали да се логика симулације физике машинског учења усклађује са стварним процесима. Треће, модел се обучава коришћењем ограничених података предузећа и техника учења на малом узорку, усавршавајући се кроз затворену петљу „предвиђања симулације – валидације на лицу места – итерације параметара“.

П: Након увођења модела симулације физике заснованих на вештачкој интелигенцији и платформе за индустријску симулацију физике засноване на вештачкој интелигенцији, да ли ће запосленима бити потребне професионалне вештине вештачке интелигенције или симулације? Како се пружа континуирана техничка подршка?

A: Нису потребне професионалне техничке вештине, а ми нудимо подршку током целог животног циклуса како бисмо осигурали ефикасан рад система. На оперативном нивоу, капсулирамо модел симулације физике дубоког учења у „визуелну платформу са ниским кодом“ са пословним интерфејсом. На пример, у симулацији машинске обраде, запослени треба само да изаберу параметре и кликну на „Покрени симулацију“ да би добили извештај који укључује предвиђања недостатака и предлоге за оптимизацију. Такође су доступни прилагођени шаблони за „симулацију једним кликом“, што значајно смањује препреке за рад путем платформе за симулацију физике индустријске вештачке интелигенције. За подршку имамо „систем гаранције са три нивоа“: Ниво 1 – Посвећени менаџер за успех купаца одговара на захтеве у року од два сата; Ниво 2 – Технички тим пружа даљинску или подршку на лицу места у року од 24 сата; Ниво 3 – Квартална ажурирања оптимизације за модел симулације физике машинског учења. Поред тога, пружамо и онлајн и офлајн обуку. До данас, сви системи купаца одржавају стопу коришћења од 100% и преко 98% задовољства решавањем проблема.