Modello di simulazione fisica AI

Nel contesto di una profonda integrazione tra intelligenza artificiale e industria, la simulazione fisica si trova ad affrontare criticità industriali quali "bassa efficienza computazionale, difficile adattamento agli scenari e elevata dipendenza dai dati". Basandosi su "innovazione algoritmica e competenza nel settore", Gallop World IT ha sviluppato soluzioni mature di simulazione fisica basate sull'intelligenza artificiale che coprono la produzione intelligente, le nuove energie, l'aerospaziale e altri settori. Sfruttando tecnologie chiave, tra cui la simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale, la simulazione fisica basata sull'apprendimento automatico e il modello di simulazione fisica basata sull'apprendimento profondo, l'azienda ha creato un sistema di simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale per l'ingegneria efficiente e accurato. Grazie alle solide capacità tecniche e all'implementazione basata su scenari, Gallop World IT si propone come partner chiave nella trasformazione digitale aziendale.

L'azienda ha superato i tradizionali colli di bottiglia nell'efficienza della simulazione creando un motore di simulazione AI con risposta in millisecondi. Attraverso la "modellazione dei meccanismi fisici + trasferimento di deep learning", utilizza formule di fisica classica per stabilire un framework fondamentale, combinato con l'addestramento di dati di massa per il modello di simulazione fisica di deep learning. Ad esempio, nella simulazione di runaway termico delle batterie di nuova generazione, i tradizionali processi di 24 ore vengono ridotti a 500 millisecondi, con un tasso di errore inferiore al 3%. Scenari come la previsione della durata a fatica dei componenti automobilistici e l'analisi del flusso d'aria dei motori aerospaziali consentono di ottenere miglioramenti dell'efficienza da 100 a 1000 volte, aiutando le aziende leader a comprimere i cicli di test e a ridurre i costi di ricerca e sviluppo.

Allo stesso tempo, Gallop World IT si concentra sulla lotta alla scarsa disponibilità dei dati e alla scarsa riutilizzabilità dei modelli creando soluzioni industriali con "bassa dipendenza dai dati + migrazione tra scenari", rafforzando ulteriormente la piattaforma di simulazione fisica dell'intelligenza artificiale industriale e i servizi di simulazione fisica dell'intelligenza artificiale ingegneristica. L'azienda ha sviluppato una tecnologia di "apprendimento su piccoli campioni + adattamento del dominio", incorporando conoscenze fisiche pregresse per ridurre al minimo i requisiti di dati. Ad esempio, nella simulazione dei processi di lavorazione, sono necessari solo 50 set di dati per raggiungere una precisione del 92%. Sono inoltre sviluppati moduli di trasferimento tra scenari per ridurre significativamente i cicli di adattamento del modello.

Domande frequenti

D: La nostra azienda ha poca esperienza nella simulazione fisica e un'accumulazione di dati limitata. Possiamo utilizzare direttamente il modello di simulazione fisica Deep Learning e la piattaforma di simulazione fisica Industrial AI di Gallop World IT?

R: Assolutamente. Per le aziende con dati limitati, adottiamo un modello di "empowerment a tre livelli" basato sulla simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale per affrontare la dipendenza dai dati: in primo luogo, forniamo set di dati di base generali del settore (ad esempio, librerie di parametri dei materiali e dati di simulazione delle condizioni tipiche) come supporto iniziale per l'addestramento del modello di simulazione fisica basata sull'apprendimento profondo, tutti provenienti da anni di esperienza nel settore e desensibilizzati per la conformità. In secondo luogo, utilizzando un approccio di modellazione "physics-first", integriamo formule fisiche e standard di processo consolidati nel modello, riducendo notevolmente la dipendenza dai dati reali. Ad esempio, nella simulazione del campo di temperatura di un reattore chimico, sono necessari solo i parametri di base forniti dal cliente prima di combinarli con il modello termodinamico di Engineering AI Physics Simulation per una rapida configurazione del sistema. Infine, offriamo uno strumento leggero "use-while-training" in cui la piattaforma di simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale industriale raccoglie automaticamente i dati di produzione in tempo reale e ottimizza il modello attraverso l'apprendimento incrementale. In genere, entro tre mesi, l'accuratezza migliora dall'85% a oltre il 95%.

D: Il nostro scenario di produzione è altamente specifico (ad esempio, la sintesi di prodotti chimici di nicchia). Le soluzioni di simulazione fisica basata su apprendimento automatico e simulazione fisica basata su intelligenza artificiale di Gallop World IT possono adattarsi a scenari non standard?

R: Sì. Il nostro punto di forza risiede nelle "capacità di modellazione personalizzata". Per scenari specializzati, utilizzando la tecnologia di simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale, utilizziamo un processo di "analisi approfondita dello scenario + personalizzazione modulare": in primo luogo, un team dedicato di esperti del settore e ingegneri di algoritmi di intelligenza artificiale conduce un'analisi in loco dei processi fisici fondamentali, dei fattori chiave e degli obiettivi aziendali. In secondo luogo, sulla base di questa analisi, viene creato un framework di modelli fisici personalizzati. Ad esempio, in scenari di sintesi chimica di nicchia, ottimizziamo le equazioni cinetiche di reazione e i modelli di diffusione dei materiali per garantire che la logica di simulazione fisica basata sull'apprendimento automatico sia allineata ai processi reali. In terzo luogo, il modello viene addestrato utilizzando i dati limitati dell'azienda e le tecniche di apprendimento su piccoli campioni, perfezionate attraverso un ciclo chiuso di "previsione della simulazione - convalida in loco - iterazione dei parametri".

D: Dopo l'introduzione dei modelli di simulazione fisica basati sull'intelligenza artificiale e della piattaforma di simulazione fisica basata sull'intelligenza artificiale industriale, i dipendenti avranno bisogno di competenze professionali in intelligenza artificiale o simulazione? Come viene fornito il supporto tecnico continuo?

R: Non sono richieste competenze tecniche professionali e offriamo supporto per l'intero ciclo di vita per garantire un funzionamento efficiente del sistema. A livello operativo, incapsuliamo il modello di simulazione fisica del Deep Learning in una "piattaforma visiva low-code" con un'interfaccia intuitiva. Ad esempio, nella simulazione di lavorazione, i dipendenti devono solo selezionare i parametri e cliccare su "Avvia simulazione" per ricevere un report che include previsioni di difetti e suggerimenti di ottimizzazione. Sono disponibili anche modelli personalizzati di "simulazione con un clic", riducendo significativamente gli ostacoli all'operatività tramite la piattaforma di simulazione fisica dell'intelligenza artificiale industriale. Per quanto riguarda il supporto, disponiamo di un "sistema di garanzia a tre livelli": Livello 1: un responsabile del successo del cliente dedicato risponde alle richieste entro due ore; Livello 2: il team tecnico fornisce supporto remoto o in loco entro 24 ore; Livello 3: aggiornamenti trimestrali di ottimizzazione per il modello di simulazione fisica del Machine Learning. Inoltre, forniamo formazione sia online che offline. Ad oggi, tutti i sistemi dei clienti mantengono tassi di utilizzo del 100% e oltre il 98% di soddisfazione nella risoluzione dei problemi.