Serie de seminarios web de DEP AIWorks

Serie de seminarios web de AIWorks: El futuro de la simulación en ingeniería
Serie global de seminarios web de 5 episodios · 2026

La revolución de la IA en
la simulación de ingeniería

Desde el CAE paramétrico y las redes neuronales basadas en la física hasta la IA geométrica y los flujos de trabajo basados ​​en agentes, descubra cómo MeshWorks y AIWorks están reduciendo los plazos de desarrollo de productos hasta diez veces en las industrias más exigentes del mundo.

5 Episodios
10+ Industrias
10× Simulación más rápida
<1% Error de predicción de la IA
Automotor
Aeroespacial
Ferrocarriles
Cuidado de la salud
Petróleo y gas
Energía
Electrónica de consumo
Equipo pesado
Maquinaria industrial
CAE / CAD / CFD
NVH / CHT / Choque
Durabilidad y estructura
Automotor
Aeroespacial
Ferrocarriles
Cuidado de la salud
Petróleo y gas
Energía
Electrónica de consumo
Equipo pesado
Maquinaria industrial
CAE / CAD / CFD
NVH / CHT / Choque
Durabilidad y estructura
Por qué es importante

Los ciclos de vida de los productos se están
acortando rápidamente.

Los programas de automoción que antes tardaban 5 años ahora se completan en 18 meses. La electrónica de consumo exige plazos de entrega de 3 meses. Los flujos de trabajo CAE tradicionales (CAD → Mallado → Simulación → Iteración) no dan abasto.

MeshWorks y AIWorks se crearon para solucionar este problema. Gracias a las redes neuronales basadas en la física, el modelado de orden reducido y los flujos de trabajo de IA agente, su equipo de simulación puede predecir, diseñar y optimizar a una velocidad antes inimaginable.

Tiempos de ejecución de simulación 10 veces más rápidos

El modelado de orden reducido convierte modelos de elementos finitos detallados en modelos sustitutos rápidos y precisos. Una ejecución de Nastran de 1 hora se convierte en un cálculo de 5 minutos, sin comprometer la fidelidad física.

🧠

Inteligencia artificial que entiende de física

Nuestras redes neuronales basadas en la física incorporan las ecuaciones de Navier-Stokes, las ecuaciones de elementos finitos y la simulación de grandes remolinos directamente en la función de pérdida, lo que proporciona un error de predicción de arrastre inferior al 1 % y un error de frecuencia estructural inferior al 5 %.

🔄

10 iteraciones de diseño en un solo día

La automatización de CAE paramétrico y submodelos permite a los equipos explorar e iterar directamente sobre modelos a nivel de malla, evitando el proceso de ida y vuelta de CAD que añade semanas por ciclo.

🌐

Probado a escala global

Se utiliza en los principales fabricantes de equipos originales (OEM) de EE. UU., Japón, Corea, India, China y Europa, incluyendo nombres sinónimo de la industria automotriz, aeroespacial y de maquinaria pesada.

La plataforma

Todo lo que aprenderás en 5 sesiones

📐
MeshWorks - Preprocesamiento y posprocesamiento

Creación ultrarrápida de modelos de elementos finitos (tetra, hexa, plano medio), ensamblaje automatizado, conexiones inteligentes (tornillos, soldaduras, contactos) y posprocesamiento altamente automatizado con informes 3D integrados. El motor de generación de datos para todos los flujos de trabajo de IA.

🤖
Simulación de IA: predicción basada en la física

Entrena modelos de IA para rigidez estructural, impacto de colisión, aerodinámica (CD + campos de presión), frecuencias NVH y más. Utiliza redes neuronales convolucionales gráficas con pérdida física integrada. Reemplaza las ejecuciones de cálculo de varios días con predicciones en fracciones de minuto.

🔩
Características de la IA: Inteligencia Geométrica

Reconocimiento automático de características de ingeniería en ensamblajes complejos. Permite la generación de diseños basados ​​en patrones, la optimización paramétrica de características y el desarrollo de conceptos asistido por IA sin necesidad de recurrir al CAD.

📊
Gestor de datos y parametrizador

El análisis de datos basado en la voxelización procesa cientos de diseños en un espacio 3D unificado. Visualización estadística de la forma, el grosor, la tensión y la distribución de materiales. La capa de análisis previa al entrenamiento de la IA.

🎯
GEOM AI — Diseño basado en la geometría

Modelos de IA que generan nuevas geometrías, no solo predicen respuestas. Combina la transformación CAD, el modelado conceptual y la topología generativa, creando nuevos diseños viables directamente a nivel del modelo de elementos finitos.

🕸️
IA agencial: flujos de trabajo autónomos

Agentes de IA que gestionan de forma autónoma los flujos de trabajo de simulación: ponen en cola las ejecuciones, supervisan la convergencia, activan optimizaciones y generan informes. El futuro de la simulación, donde los ingenieros supervisan, no ejecutan.

La serie

5 episodios.
Una imagen completa.

Cada episodio es independiente. Para dominar por completo la plataforma AIWorks, vea los cinco.

02
Capítulo 1
Serie AIWorks · Capítulo 1

Simulate AI: predicción basada en la física para problemas de ingeniería reales

Un análisis exhaustivo del módulo Simulate AI: el motor que reemplaza los costosos solucionadores basados ​​en la física con modelos de redes neuronales altamente precisos e informados por la física. Analizaremos ejemplos reales del sector automotriz que abarcan la rigidez a la torsión y la flexión, colisiones laterales y frontales, NVH (ruido, vibración y aspereza) de la carrocería y la aerodinámica del vehículo completo (coeficiente de resistencia aerodinámica + predicción del campo de presión). Comprenda la arquitectura PINN, cómo las funciones de pérdida física difieren del aprendizaje automático estándar y por qué la puntuación de equivalencia es importante antes de confiar en un modelo de IA para su uso en producción.

Estrategia de generación de datos de redes neuronales informadas por la física (PINN) Predicción de colisiones e impactos Modelos de IA de aerodinámica (CFD) Predicción de NVH/frecuencia Puntuación de equivalencia Familias de IA de casos de carga múltiples
Episodio 2 de 5 Regístrate ahora
03
Capítulo 2
Serie AIWorks · Capítulo 2

Características de la IA: desde el reconocimiento geométrico hasta la generación de diseños inteligentes

Los diseños de ingeniería se definen por sus características: nervaduras, salientes, redondeos, bridas, agujeros y soldaduras por puntos. La IA aplicada a las características permite el reconocimiento, la clasificación y la manipulación de estas características a gran escala. Esta sesión explica cómo el módulo detecta automáticamente patrones de características en los ensamblajes, cómo estas se convierten en manejadores paramétricos para una exploración rápida del espacio de diseño y cómo la combinación del reconocimiento de características con información basada en datos posibilita la generación de conceptos asistida por IA sin necesidad de recurrir al CAD.

Reconocimiento de características geométricas Parametrización basada en características Creación de datos a partir de características Características de ensamblaje de fundición y estampado Inteligencia de conexiones (soldaduras, pernos) Diseño conceptual a partir de patrones de características
Episodio 3 de 5 Regístrate ahora
04
Capítulo 3
Serie AIWorks · Capítulo 3

GEOM AI — Geometría generativa, transformación y optimización de formas mediante IA

¿Y si tu modelo de IA no solo predijera, sino que también diseñara? GEOM AI extiende la inteligencia de simulación al ámbito de la geometría. Esta sesión abarca la transformación a nivel CAD directamente a partir de resultados optimizados por IA, la generación automatizada de submodelos para la mejora del diseño local, la topología generativa a nivel de malla y la creación de gemelos digitales mediante el mapeo de datos de escaneo de fabricación a modelos de elementos finitos nominales. Observa cómo los coeficientes de arrastre disminuyen en tiempo real a medida que se ajustan los parámetros de transformación y se vuelven a predecir instantáneamente.

Tecnología CAD / Deformación de Mallas IA + Deformación: Predicción en Tiempo Real Generación Automatizada de Submodelos Topología Generativa (No Requiere CAD) Gemelo Digital a partir de Mapeo de Escaneo Optimización de Forma Multidisciplinaria
Episodio 4 de 5 Regístrate ahora
05
Capítulo 4
Serie AIWorks · Capítulo 4 · Final de la serie

IA agencial: orquestación de simulación inteligente autónoma para ingeniería

La última frontera de la ingeniería con IA: agentes que no solo asisten, sino que actúan. En esta sesión, exploraremos cómo la IA con agentes en AIWorks orquesta flujos de trabajo de simulación de múltiples pasos de forma autónoma. Los agentes gestionan las canalizaciones de datos, invocan solucionadores (físicos o de IA), supervisan la convergencia, ejecutan bucles de optimización y generan informes detallados, todo ello sin intervención del ingeniero. También abordaremos la arquitectura del optimizador de AIWorks, la sincronización multidisciplinar y cómo diseñar una organización de simulación con agentes para lograr el máximo rendimiento.

Arquitectura de flujo de trabajo agencial Orquestación de múltiples solucionadores (física + IA) Bucles de optimización automatizados Sincronización multidisciplinaria Automatización y publicación de procesos Generación de informes y resultados 3D integrados
Episodio 5 de 5 Regístrate ahora
¿Quién debería asistir?

Diseñado para
ingenieros de simulación y diseño.

🔧

Ingenieros CAE/FEA

Profesionales de la simulación estructural, de durabilidad, de colisiones y de fatiga que buscan mejorar los flujos de trabajo de los solucionadores con inteligencia artificial.

💨

Ingenieros de CFD/Térmica

Ingenieros de aerodinámica, CHT y simulación de fluidos que buscan ciclos de exploración de diseño diez veces más rápidos.

📐

Diseñadores CAD/Mecánicos

Diseñadores de producto e ingenieros CAD que desean cerrar el círculo entre diseño y simulación utilizando IA.

🔊

Ingenieros de NVH/Acústica

Especialistas en ruido, vibraciones y aspereza que optimizan las frecuencias de resonancia y el rendimiento acústico.

🏗️

Líderes de equipos de simulación

Responsables de ingeniería encargados de la eficiencia de los procesos CAE, la estrategia de datos y las hojas de ruta para la adopción de la IA.

🤖

Ingenieros de IA/ML en la industria

Científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático que aplican el aprendizaje automático a datos de simulación física e ingeniería.

🚗

Ingenieros automotrices

Ingenieros especializados en carrocería, chasis, tren motriz y sistemas aceleran los programas de desarrollo de vehículos.

✈️

Aeroespacial y defensa

Ingenieros estructurales y aerodinámicos que trabajan en plataformas de aeronaves y vehículos aéreos no tripulados (UAV) de peso reducido y alto rendimiento.

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