Altair PhysicsAI.
Combiner l’IA et la simulation technique pour prédire des comportements physiques complexes
Fusion entre l’IA et l’ingénierie
Altair PhysicsAI combine l’intelligence artificielle (IA) et la simulation technique pour prédire des comportements physiques complexes à l’aide de modèles entraînés.
Cet outil apprend à partir de données historiques de simulation et d’essais afin de prévoir presque instantanément des résultats, comme les distributions de contrainte, de déformation, de déplacement, de température et de pression.
En réduisant le recours à des cycles de solveur répétitifs, il aide les équipes à explorer et à optimiser les conceptions plus rapidement et plus intelligemment.
Apprentissage profond géométrique conçu pour l’ingénierie
Altair PhysicsAI applique l’apprentissage profond géométrique aux données de maillage et de CAO, de façon à apprendre comment les modifications géométriques influencent les résultats physiques.
Cette approche sensible au domaine capte les comportements structurels, thermiques et fluidiques sans ingénierie manuelle des caractéristiques.
Indépendance par rapport au solveur et flexibilité en matière de données
Entraînez Altair PhysicsAI à l’aide de données provenant de n’importe quel solveur (par exemple, OptiStruct, Radioss ou Abaqus) et effectuez des prédictions indépendamment du logiciel d’origine.
Bénéficiez de la flexibilité nécessaire pour réutiliser des années de résultats de simulation archivés dans un outil de modélisation prédictive.
Prédictions ultrarapides pour l’exploration de conception
Altair PhysicsAI produit en quelques secondes des prévisions complètes concernant les contraintes, les déplacements, les déformations, les températures et plus encore, souvent 1 000 fois plus rapidement que les solveurs traditionnels.
Les ingénieurs peuvent évaluer des centaines de variantes géométriques dès le début du processus de conception, sans consommer de ressources HPC.
Mesures de confiance et détection des valeurs aberrantes
Chaque prédiction comprend des notes de similarité et de confiance qui quantifient le degré de correspondance entre une nouvelle géométrie et les données de formation.
La détection intégrée des valeurs aberrantes permet aux utilisateurs de déterminer quand se fier aux prédictions de l’IA et quand recourir à un cycle de solveur complet.
Intégration à l’échelle de la plateforme Altair
Altair PhysicsAI fonctionne de manière native, intégrant directement les prévisions augmentées par l’IA dans les procédures Altair en place.
Cette intégration étroite permet aux équipes d’adopter facilement l’IA sans perturber les processus de simulation établis.