人工智能/机器学习洞察：变革当今工程中的仿真
人工智能和机器学习正在改变现代产业
在当今科技领域，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为最热门的词汇，吸引了业内人士和公众的广泛关注。这种热潮的主要原因之一是这些技术在各个领域所蕴含的变革潜力。AI 和 ML 算法已经彻底改变了企业的运营方式，使它们能够简化流程、优化决策并开辟新的创新途径。.
利用人工智能和机器学习（AI/ML）进行模拟
人工智能（AI）通过预定义的规则设计模拟人类行为的系统，而机器学习（ML）则使计算机能够自主地从训练数据中学习这些规则。另一方面，仿真则使用虚拟模型来研究现实世界的现象。.
尽管每个概念都独立运作，但它们之间却持续协同作用。仿真利用人工智能和机器学习方法来简化模型执行，而人工智能和机器学习则利用仿真技术生成涵盖不同行业和应用的合成数据。.
仿真领域的变革：人工智能和机器学习如何重塑该领域
人工智能和机器学习技术的进步正在给工程仿真领域带来显著变革。这些技术的发展正在改进有限元分析（FEA）、有限体积法（FVM）和时域有限差分法（FDTD）等数值方法，从而以更高的速度和精度简化复杂三维物理问题的求解。这些进步不仅提高了求解器的效率，还引入了动态可视化功能，进而提升了工程仿真的整体用户体验。.
以下是工程仿真领域正在发生的一些关键变革：
充分释放人工智能和机器学习的潜力：
人工智能和机器学习正在重塑我们生活的方方面面，工程仿真也不例外。它们无限的潜力正在悄然但深刻地改变着工程仿真行业的格局。.
识别重复出现的模式：
机器学习算法擅长识别几何图形中的重复模式，从而能够高效地压缩关键信息。训练后的模型可以根据需要将这种压缩表示解码为完整的 3D 或 2D 几何图形，从而提高数据表示的效率。.
可以存储海量数据：
人工智能和机器学习被应用于计算机视觉和自然语言处理领域，能够解决规模庞大、计算量巨大且极其复杂的难题。它们拥有无与伦比的能力，能够在训练模式下处理海量数据，并在部署模式下于毫秒内提供统计上精确的答案。而如果由人工完成，这些模拟通常需要数周甚至数月才能完成。.
提升客户易用性：
机器学习技术在几何体分类、零件连接识别以及作为仿真设置推荐系统方面发挥着至关重要的作用。这提高了用户友好性和输出结果，显著提升了仿真软件的易用性。.
仿真参数：
人工智能/机器学习技术可以自动确定仿真参数，从而同时提高速度和精度。通过采用数据驱动或物理信息驱动的方法增强仿真来训练神经网络，我们可以将仿真速度提高100倍。.
利用 MeshWorks AI/ML 技术突破极限
MeshWorks AI/ML 技术是一个强大的框架，集成了多种算法和模型，包括卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 以及近似模型和响应面模型。其卓越的适应性是一大亮点，模型会持续使用客户数据进行训练，以确保其相关性和准确性。.
此外，该框架擅长将各种人工智能/机器学习模型拟合到不同的响应，从而提高各种场景下的准确性和预测结果。它还能将预测模型与参数化计算机辅助工程 (CAE) 模型无缝连接，使汽车轨道横截面等视觉参数能够直接影响碰撞脉冲等输出响应。这种集成有助于创建设计顾问应用程序，使用户能够立即直观地了解几何变化如何影响预测响应，同时将其用途扩展到灵敏度分析、优化研究等领域，使其成为各种工程任务中不可或缺的工具。.
AI/ML MeshWorks 模块的高级更新
通过集成人工智能/机器学习功能，可以在产品开发的早期阶段进行设计迭代。这种集成能够训练模型并生成针对特定需求的预测信息。例如，在预测计算流体动力学 (CFD)、噪声振动与声振粗糙度 (NVH)、耐久性和碰撞分析等参数时，该模块内置的功能可以快速整合变更并预测结果。.
此外，该模块的一项关键特性是仅使用几何数据即可生成模型。该软件能够流畅地处理大量神经网络而不会崩溃，确保用于不同模型的神经网络越多，预测结果就越准确。数据上传后，整个过程只需一次操作，即可持续受益。.
