首頁 > 新聞資訊 "我們希望不僅僅依靠軟件開發(fā)人員來推動工程仿真技術的進步，更要探索人工智能、機器學習的潛力以補充傳統(tǒng)的軟件開發(fā)工作。"
在過去50多年里，工程仿真領域采用數(shù)值方法，使工程師能夠更快更輕松地求解3D物理問題，同時獲得更高精度和更可靠的結果，但仍然存在諸多挑戰(zhàn)：如何保障結果的準確性、結果生成速度、流程易用性及魯棒性？而Ansys正在探索如何使用人工智能（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）來解決這些問題，以及將AI和ML集成到仿真軟件中。
這些概念在過去聽起來更像是科幻小說里才有，但如今他們正在影響人們日常工作和生活的方方面面，變得無處不在，而工程仿真也不例外。一直以來，Ansys致力于與人工智能和機器學習領域的全球領導者合作，傾力打造業(yè)界一流的仿真工具。未來新一代的Ansys軟件將會在單一方案中同時提供極快的速度和極高的精度，我們深信能夠推動這種強勢組合實現(xiàn)的密鑰就是應用深度學習。
在Ansys，我們可以使用AI/ML方法自動查找仿真參數(shù)，提高速度和準確性；利用增強仿真，通過數(shù)據(jù)驅動方法或基于物理的方法訓練神經網絡，將仿真速度提高100倍。換句話說，AI/ML將幫助我們縮小理想世界與現(xiàn)實生活之間的差距，讓我們能夠在仿真效率、易用性和準確性之間實現(xiàn)完美平衡。Ansys基于物理的仿真使客戶能夠 "測試運行 "數(shù)百種不同的產品設計，而不需要物理原型。然而，如果用于復雜的產品，仿真過程可能需要數(shù)千小時，但通過人工智能可以將仿真速度加快100倍，而這一切都歸功于通過人工智能工程訓練數(shù)據(jù)。
1 人工智能和仿真相結合的好處
提高速度和準確性。Ansys正在使用AI/ML方法自動查找仿真參數(shù)，以同時提高速度和準確性。
增強仿真。AI/ML可加速芯片熱解決方案并開發(fā)流體求解器，將局部區(qū)域的高精度解決方案與粗疏區(qū)域的ML方法相結合。
獲取業(yè)務信息。推動制定業(yè)務信息決策，例如Ansys仿真求解器的計算資源預測需求。
優(yōu)化設計空間探索。AI/ML可以指導早期產品優(yōu)化工作，幫助工程師根據(jù)數(shù)千個參數(shù)快速找到最佳設計空間。
2 通過仿真加速機器學習
Ansys Fluent有效利用人工智能（AI）提高性能，同時不降低準確性，結果表明速度提升了86倍。
Michael P. Brenner是哈佛大學Michael F. Cronin實驗室應用數(shù)學與應用物理學教授以及物理學教授。Brenner還是Google Research的一名研究科學家。他在“通過Fluent中的用戶定義函數(shù)實現(xiàn)機器學習對流離散化” 主題報告中介紹了他與Ansys和Google Research的合作項目。
3 人工智能在工程仿真中的應用
AI/ML技術已成功應用于眾多行業(yè)，例如智能媒介的自然語言理解、社交媒體上的情感分析、金融算法交易、藥物研發(fā)和電子商務推薦引擎等。
人們通常不知道AI/ML在工程仿真中所發(fā)揮的作用。事實上，AI/ML不僅適用于工程仿真，而且對于客戶提升和推動實現(xiàn)突破性生產力至關重要，通過AI/ML增強的高級仿真技術是工程設計流程的重要基石。
4 人工智能（AI）、機器學習（ML）和深度學習（DL）
機器學習是一種通過為算法提供分類數(shù)據(jù)來實現(xiàn)人工智能的方法，這樣它們就可以隨著時間的推移而不斷改進，而且無需明確編程。
深度學習作為實現(xiàn)機器學習的一種手段，通過使用人工神經網絡算法，試圖模仿人類大腦做出決策的方式，包括自行對數(shù)據(jù)進行分類。深度學習通常需要大量數(shù)據(jù)和高性能計算（HPC）。
從引導自動駕駛汽車到預測能源使用，再到通過學習復雜物理來加速工程仿真，只要能夠收集到足夠的數(shù)據(jù)來訓練算法，都能為人工智能的完善發(fā)展賦能。
5 利用仿真和人工智能開展自動駕駛汽車工程
高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）與自動駕駛汽車的研發(fā)不僅極富挑戰(zhàn)，而且無先例可循。據(jù)估計，為了確保安全性和可靠性，工程師需要進行數(shù)十億英里的道路測試，這項不可能完成的任務只有借助工程仿真才能實現(xiàn)。借助仿真，工程師可以通過低成本、快速準確的方式對數(shù)以千計的駕駛場景和設計參數(shù)進行虛擬測試。
6 利用人工智能、機器學習和深度學習加速仿真
AI使工程師能夠更快速地處理大型復雜設計，而且不會為了速度而降低準確性。
- 實現(xiàn)100倍的仿真提速
使用Ansys RedHawk-SC系列產品中的深度神經網絡，將蒙特卡洛仿真速度提高多達100倍，從而能夠更好地了解電壓對時序的影響。
- 求解速度實現(xiàn)1,000倍提升
一家汽車客戶利用Ansys optiSLang機器學習技術找到了一種自動駕駛解決方案，能夠幫助解決前方車輛突然改變車道并減慢交通速度這種“卡住不動”的交通難題。與以前使用的蒙特卡洛方法相比，他們能夠將尋找解決方案的速度提升1,000倍。
- 10,000種不同的設計
通過使用AI/ML，我們正在進入一個創(chuàng)成式設計世界，根據(jù)規(guī)格探索10,000種不同的設計，并使用高性能計算和Ansys Cloud對其進行快速仿真，從而為設計人員提供最佳選擇。
雖然當前人工智能和機器學習的應用仍處于相對起步階段，它在使仿真更快、更智能、更準確方面的全部潛力還有待觀察，但Ansys軟件開發(fā)團隊致力于為人工智能的發(fā)展做出貢獻，每天都在探索人工智能和機器學習的可能性，終有一天將仿真的美麗新世界呈現(xiàn)給全球用戶。
讓我們一起推動產品創(chuàng)新，加快設計周期，并展望智能未來。
（文章來源公眾號：Ansys）
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