แบบจำลองการจำลองฟิสิกส์ AI

ในบริบทของการบูรณาการอย่างลึกซึ้งระหว่าง AI และอุตสาหกรรม การจำลองทางฟิสิกส์ต้องเผชิญกับปัญหาในอุตสาหกรรม เช่น “ประสิทธิภาพการประมวลผลต่ำ การปรับสถานการณ์ที่ยาก และการพึ่งพาข้อมูลสูง” วิ่งควบ โลก มัน ได้พัฒนาโซลูชันการจำลองทางฟิสิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สมบูรณ์แบบ ครอบคลุมการผลิตอัจฉริยะ พลังงานใหม่ การบินและอวกาศ และสาขาอื่นๆ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีหลักๆ ได้แก่ การจำลองทางฟิสิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การจำลองทางฟิสิกส์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง และแบบจำลองการจำลองทางฟิสิกส์ด้วยการเรียนรู้เชิงลึก บริษัทจึงสามารถสร้างระบบจำลองทางฟิสิกส์ AI เชิงวิศวกรรมที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ด้วยความสามารถทางเทคนิคที่แข็งแกร่งและการใช้งานตามสถานการณ์จริง บริษัทจึงเป็นพันธมิตรสำคัญในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขององค์กร

บริษัทได้ก้าวข้ามข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพการจำลองแบบเดิม ๆ ด้วยการสร้างกลไกจำลอง AI ที่มีการตอบสนองในระดับมิลลิวินาที ด้วย “การสร้างแบบจำลองกลไกทางกายภาพ + การถ่ายโอนการเรียนรู้เชิงลึก” บริษัทใช้สูตรฟิสิกส์คลาสสิกเพื่อสร้างกรอบการทำงานพื้นฐานร่วมกับการฝึกอบรมข้อมูลจำนวนมากสำหรับแบบจำลองการจำลองฟิสิกส์การเรียนรู้เชิงลึก ยกตัวอย่างเช่น ในการจำลองการหนีความร้อนของแบตเตอรี่พลังงานใหม่ กระบวนการแบบเดิมที่ใช้เวลา 24 ชั่วโมงจะลดลงเหลือ 500 มิลลิวินาที โดยมีอัตราความผิดพลาดน้อยกว่า 3% สถานการณ์ต่าง ๆ เช่น การคาดการณ์อายุความล้าของชิ้นส่วนยานยนต์และการวิเคราะห์การไหลของอากาศของเครื่องยนต์อากาศยาน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ 100-1,000 เท่า ช่วยให้บริษัทชั้นนำสามารถย่อรอบการทดสอบและลดต้นทุนการวิจัยและพัฒนาได้

ขณะเดียวกัน วิ่งควบ โลก มัน มุ่งเน้นการแก้ไขปัญหาความพร้อมใช้งานของข้อมูลต่ำและการนำแบบจำลองกลับมาใช้ซ้ำที่ไม่ดี ด้วยการสร้างโซลูชันสำหรับอุตสาหกรรมที่มี “การพึ่งพาข้อมูลต่ำ + การโยกย้ายข้ามฉาก” ซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับแพลตฟอร์มจำลองฟิสิกส์ AI อุตสาหกรรมและบริการจำลองฟิสิกส์ AI วิศวกรรม บริษัทได้พัฒนาเทคโนโลยี “การเรียนรู้ตัวอย่างขนาดเล็ก + การปรับโดเมน” โดยผสานรวมความรู้พื้นฐานทางกายภาพเพื่อลดความต้องการข้อมูลให้น้อยที่สุด ยกตัวอย่างเช่น ในการจำลองกระบวนการตัดเฉือน จำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลเพียง 50 ชุดเพื่อให้ได้ความแม่นยำ 92% นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาโมดูลการถ่ายโอนข้ามสถานการณ์เพื่อลดรอบการปรับแบบจำลองลงอย่างมาก

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: บริษัทของเรามีประสบการณ์ด้านการจำลองทางฟิสิกส์น้อยมากและมีการเก็บข้อมูลจำกัด เราสามารถใช้แบบจำลองการจำลองทางฟิสิกส์การเรียนรู้เชิงลึก (ลึก การเรียนรู้ ฟิสิกส์ การจำลอง แบบอย่าง) และแพลตฟอร์มการจำลองทางฟิสิกส์ AI อุตสาหกรรม (ทางอุตสาหกรรม AI ฟิสิกส์ การจำลอง แพลตฟอร์ม) ของ วิ่งควบ โลก มัน ได้โดยตรงหรือไม่

ตอบ: แน่นอนครับ สำหรับองค์กรที่มีข้อมูลจำกัด เราใช้แบบจำลอง "การเสริมพลังสามชั้น" ซึ่งอิงจากการจำลองฟิสิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อจัดการกับปัญหาการพึ่งพาข้อมูล ประการแรก เราจัดเตรียมชุดข้อมูลพื้นฐานทั่วไปของอุตสาหกรรม (เช่น ไลบรารีพารามิเตอร์วัสดุและข้อมูลจำลองสภาพทั่วไป) เพื่อสนับสนุนเบื้องต้นในการฝึกแบบจำลองการจำลองฟิสิกส์การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งทั้งหมดมาจากประสบการณ์ในอุตสาหกรรมหลายปีและผ่านการลดความไวต่อการตอบสนองเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด ประการที่สอง เราใช้วิธีการสร้างแบบจำลอง "ฟิสิกส์มาก่อน" โดยผสานสูตรทางฟิสิกส์และมาตรฐานกระบวนการที่กำหนดไว้ลงในแบบจำลอง ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาข้อมูลจริงได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น ในการจำลองสนามอุณหภูมิของเครื่องปฏิกรณ์เคมี จำเป็นต้องใช้เพียงพารามิเตอร์พื้นฐานจากไคลเอนต์ก่อนที่จะรวมเข้ากับแบบจำลองเทอร์โมไดนามิกของการจำลองฟิสิกส์ AI วิศวกรรม เพื่อการตั้งค่าระบบอย่างรวดเร็ว สุดท้าย เรานำเสนอเครื่องมือ "ใช้ขณะฝึก" น้ำหนักเบา ซึ่งแพลตฟอร์มการจำลองฟิสิกส์ AI เชิงอุตสาหกรรมจะรวบรวมข้อมูลการผลิตแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติและปรับแต่งแบบจำลองให้เหมาะสมผ่านการเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วย โดยทั่วไป ภายในสามเดือน ความแม่นยำจะเพิ่มขึ้นจาก 85% เป็นมากกว่า 95%

ถาม: สถานการณ์การผลิตของเรามีความเฉพาะเจาะจงสูง (เช่น การสังเคราะห์ผลิตภัณฑ์เคมีเฉพาะกลุ่ม) โซลูชันการจำลองฟิสิกส์การเรียนรู้ของเครื่องและการจำลองฟิสิกส์ AI วิศวกรรมของ วิ่งควบ โลก มัน สามารถปรับใช้กับสถานการณ์ที่ไม่เป็นมาตรฐานเช่นนี้ได้หรือไม่

ตอบ: ใช่ จุดแข็งหลักของเราอยู่ที่ “ความสามารถในการสร้างแบบจำลองที่ปรับแต่งได้” สำหรับสถานการณ์เฉพาะทาง เราใช้เทคโนโลยีการจำลองฟิสิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้วิธี “การวิเคราะห์สถานการณ์เชิงลึก + การปรับแต่งแบบแยกส่วน” ประการแรก ทีมผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและวิศวกรอัลกอริทึม AI จะทำการวิเคราะห์กระบวนการทางกายภาพหลัก ปัจจัยสำคัญ และวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ณ สถานที่จริง ประการที่สอง จากการวิเคราะห์นี้ เราจึงสร้างกรอบแบบจำลองทางกายภาพที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการ ยกตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การสังเคราะห์ทางเคมีเฉพาะทาง เราปรับแต่งสมการจลนศาสตร์ของปฏิกิริยาและแบบจำลองการแพร่กระจายของวัสดุให้เหมาะสมที่สุด เพื่อให้มั่นใจว่าตรรกะของการจำลองฟิสิกส์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (เครื่องจักร การเรียนรู้ ฟิสิกส์ การจำลอง) สอดคล้องกับกระบวนการจริง ประการที่สาม แบบจำลองได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่อย่างจำกัดขององค์กรและเทคนิคการเรียนรู้จากกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ซึ่งได้รับการปรับแต่งผ่านวงจรปิดของ “การทำนายการจำลอง – การตรวจสอบความถูกต้อง ณ สถานที่ – การวนซ้ำพารามิเตอร์”

ถาม: หลังจากนำโมเดลจำลองฟิสิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และแพลตฟอร์มจำลองฟิสิกส์ AI อุตสาหกรรมมาใช้แล้ว พนักงานจำเป็นต้องมีทักษะ AI หรือทักษะการจำลองระดับมืออาชีพหรือไม่? มีการสนับสนุนทางเทคนิคอย่างต่อเนื่องอย่างไร?

ตอบ: ไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางเทคนิคระดับมืออาชีพ และเรามีบริการสนับสนุนตลอดวงจรชีวิตเพื่อให้มั่นใจว่าระบบจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในระดับปฏิบัติการ เราได้รวมแบบจำลองการจำลองฟิสิกส์การเรียนรู้เชิงลึก (ลึก การเรียนรู้ ฟิสิกส์ การจำลอง แบบอย่าง) ไว้ใน "แพลตฟอร์มภาพแบบ ต่ำ-รหัส" พร้อมอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับธุรกิจ ยกตัวอย่างเช่น ในการจำลองการทำงานด้วยเครื่องจักร พนักงานเพียงแค่เลือกพารามิเตอร์และคลิก "เริ่มการจำลอง" เพื่อรับรายงานพร้อมการคาดการณ์ข้อบกพร่องและคำแนะนำในการปรับปรุงประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีเทมเพลต "การจำลองแบบคลิกเดียว" แบบกำหนดเอง ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการดำเนินงานได้อย่างมากผ่านแพลตฟอร์มการจำลองฟิสิกส์ AI เชิงอุตสาหกรรม สำหรับการสนับสนุน เรามี "ระบบรับประกันสามระดับ": ระดับ 1 - ผู้จัดการฝ่ายความสำเร็จของลูกค้าโดยเฉพาะจะตอบกลับคำขอภายในสองชั่วโมง ระดับ 2 - ทีมเทคนิคให้การสนับสนุนทางไกลหรือในสถานที่ภายใน 24 ชั่วโมง ระดับ 3 - การอัปเดตการปรับปรุงประสิทธิภาพทุกไตรมาสสำหรับแบบจำลองการจำลองฟิสิกส์การเรียนรู้เชิงเครื่องจักร นอกจากนี้ เรายังมีการฝึกอบรมทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ จนถึงปัจจุบัน ระบบของลูกค้าทั้งหมดมีอัตราการใช้งาน 100% และความพึงพอใจในการแก้ไขปัญหามากกว่า 98%