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KI-Physik: Von Simulationsdaten zu Design-Erkenntnissen in Sekundenschnelle

Verfügbar auf Anfrage

  • Die gesamte Pipeline, von Anfang bis Ende — Daten vorbereiten, einen KI-Datensatz erstellen, ein Ersatzmodell trainieren und Inferenz durchführen.
  • GeoTransolver — Unsere neueste Architektur, die komplexe Geometrien nativ verarbeitet. Sehen Sie zu, wie sie an einem kompletten Fahrzeug trainiert und Vorhersagen trifft.
  • Lokale Inferenz — Führen Sie Ihr trainiertes Modell offline aus. Der lokale Inferenzclient von Rescale AI Physics ermöglicht leistungsstarke Vorhersagen auf einem Laptop ohne Cloud-Verbindung.
  • CAD-Integration — Simulationsergebnisse direkt in Blender und Autodesk Alias ​​vorhersagen, wo Designer bereits arbeiten.

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Hunderte oder Tausende von Simulationsergebnissen aus der Vergangenheit liegen bereits ungenutzt herum und bergen wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung von KI-Modellen. Erfahren Sie, wie Sie diese nutzen können, um Designvorhersagen in Echtzeit zu trainieren – ganz ohne KI/ML-Kenntnisse.

Sie werden den gesamten Rescale AI Physics-Workflow live an einem realen Automobil-Aerodynamikmodell (DrivAerML) sehen, von den Rohsimulationsdaten über das trainierte Ersatzmodell bis hin zur Echtzeit-Inferenz.

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Symbolressourcenkunden


  • Simulationsingenieure, die eine schnellere Designiteration wünschen
  • Ingenieure evaluieren KI/ML für Simulationsworkflows
  • Jeder, der parametrische Studien durchführt und sich ein größeres Rechenbudget wünscht

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Rachel Fu
Rachel Fu
Hauptproduktmanager
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