1. Az „AI for engineering” alkalmazások futtathatók laptopon, vagy felhő hozzáférésre van szükség?

Az AI-alapú mérnöki megoldások (az Altair physicsAI, romAI, a HyperWorks vagy a RapidMiner platform) futtathatók laptopon, bár az olyan bonyolult feladatok esetében, mint az áramlástani számítások (CFD), hatékonyabb a felhő alapú nagy teljesítményű számítási rendszer (HPC) használata. Ezek a megoldások egyszerű munkafolyamatokat tartalmaznak a felhő alapú számítási eljárások használatához.

2. Kiválasztható egy konkrét modell az új szimulációs eredmények előrejelzésére, ha a tesztkészletet és a szimulációs készletet is felhasználjuk az AI-modell betanításához?

Miután a mesterséges intelligencia modelljét egy adott adatkészlettel betanították, nem különböztethető meg, hogy melyik adattípust használja az előrejelzésekhez. Más szóval, nem kérheti, hogy az előrejelzések csak a terepi adatokon alapuljanak, ha a mesterséges intelligencia modelljének képzéséhez tesztadatokat is használtak. Az adatforrás alapján azonban többféle képzési modell hozható létre. Például a tesztadatok felhasználhatók egy szimulációból származó mesterséges intelligencia modell képzésére, és egy másik, terepi adatokból származó mesterséges intelligencia modell képzésére. Attól függően, hogy hogyan szeretne létrehozni egy mesterséges intelligenciával képzett modellt, mindig megadhatja a kívánt adathalmazt.

3. Milyen problémára használható az Altair romAI és az Altair physicsAI?

Ez attól függ, hogy milyen problémát, eredményeket és meglátásokat keres. Ha nagyon összetett és nagy rendszereken dolgozik, és azt a rendszert nagyon részletesen és pontosan szeretné leképezni akkor ajánlott a romAI használata. A romAI kis adathalmazok felhasználásával hatékonyan képes pontos, csökkentett rendű modelleket generálni bármilyen forgatókönyv szimulálásához, többféle fizikai folyamat és alkalmazás előrejelzéséhez.

A physicsAI segítségével egyszerre egyfajta fizikai jelenség jósolható meg, amely előrejelzéseket generál több terv gyors értékeléséhez a tervezési szakasz során. A létrehozott új modell használatával gyorsan generálhat felületkontúrokat, feszültségeloszlási adatokat, bármit, aminek köze van a szerkezet eredményeihez.

Az Altair egyértelmű segítséget nyújt ahhoz, hogy a megfelelő eszközt tudja kiválasztani a megfelelő típusú alkalmazáshoz.

4. Tervezőmérnökként az AI/ML elsajátítása az első lépés, majd ez követően érdemes az AI mérnöki feladatok során történő alkalmazására összpontosítani?

Az adatfeldolgozási tapasztalattal nem rendelkező mérnökök is könnyedén használhatják számításaik elő- és utófeldolgozásához a Hyperworks platform beépített AI eszközét annak beépített munkafolyamatait az AI modell feltanításához és az előrejelzések megkezdéséhez. Ehhez mindössze egy néhány órás képzésre van szükség az Altair szakértőivel, hogy megértsék és tudják, mely módszereket hol kell használni. Ha azonban ennél nagyobb mértékben szeretnék használni az mesterséges intelligencia (AI) funkciókat, további képzésre és tapasztalatra van szükség.

5. A HyperWorks a szimulációra specializálódott, míg a RapidMiner az AI-ra és a gépi tanulásra összpontosít?

Igen. A RapidMiner az Altair adatelemzéshez használható gépi tanulási és AI platformja. A HyperWorks pedig az AI által támogatott tervezési és szimulációs platform. Például a physicsAI, az expertAI és a shapeAI technológiák elérhetők a HyperMesh tervezési és szimulációs munkafolyamataiban anélkül, hogy közvetlen hozzáférésre lenne szükség a RapidMiner-hez.  Bizonyos esetekben a RapidMiner-rel együtt használt HyperWorks adja a legjobb megoldást. De a HyperWorks-ben is elvégezhető, amire a tervezés, a prediktív analitika és az előrejelzések terén szükség van.

Összefoglalva, azok a szervezetek, amelyek az adatokat stratégiai digitális eszközök létrehozására használják fel, radikális felfedezéseket és folyamatos fejlesztéseket hajthatnak végre. A “The Fish Are Byting: How to Reel in the Right Data for Your Digital Transformation” című Altair webinár részletesen taglalja ezt a kihívást.

► A webinár elérhető itt.

► Az eredeti cikket elolvashatja itt

► Tudjon meg többet a Kontron Ipari Digitalizáció honlapján! 

| A nyitókép forrása: Altair