KI-Physik-Ersatzmodellierung
Schnellere Designexploration
Basierend auf Ihren Simulationsdaten
Verwandeln Sie Ihre Simulationsdaten mit Rescale AI Physics in schnelle, physikbasierte KI-Modelle. Entdecken Sie, wie Rescale die Erkundung von Designräumen, Echtzeit-Inferenz und Multi-Physik-Workflows direkt in die Tools integriert, die Ihre Ingenieure bereits verwenden.
Hindernisse, die eine schnellere Designexploration blockieren
Der Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit
Hochpräzise Simulationen sind zu zeit- und ressourcenintensiv, um einen breiten Designraum abzudecken. Eine Reduzierung der Solvergenauigkeit, um schneller voranzukommen, birgt jedoch das Risiko von Genauigkeitslücken, die sich erst spät in der Entwicklung zeigen.
Die ML-Expertiselücke
Der Aufbau eines produktionsnahen Ersatzmodells erforderte traditionell einen ML-Ingenieur, der eine Architektur auswählte, Hyperparameter optimierte und Trainingsläufe verwaltete – Fachkenntnisse, über die die meisten Simulationsteams nicht verfügen.
Statische Modelle, bewegliche Ziele
Ersatzmodelle, die nicht mit dem Eintreffen neuer Simulationsdaten neu trainiert werden, verlieren mit der Zeit an Genauigkeit, sodass jede Aktualisierung zu einem manuellen Projekt wird, anstatt zu einem Werkzeug, auf das sich Ingenieure verlassen können.
Schnellere Erkundung. Geprüfte Genauigkeit.
1,000x
Steigerung der Ingenieursproduktivität mit Agentic Engineering
GM Motorsports
4x
Pro Entwicklungszyklus werden mehr Designkandidaten mithilfe von KI-Surrogaten und GPU-beschleunigter CFD evaluiert.
Überschallknall
10x+
Reduzierung von Simulationszeit und -kosten, wobei KI-basierte Modelle reduzierter Ordnung bei ausgewählten Arbeitslasten Beschleunigungen von bis zu 3,600x ermöglichen.
Schlumberger
Der schnellste Weg von Simulationsdaten zu Designerkenntnissen
Modelle ohne ML-Team erstellen
Wandeln Sie vorhandene Simulationsdaten mithilfe von geführten Arbeitsabläufen, Standard-Trainingsparametern und einem KI-Copiloten in ein validiertes KI-Modell um – ohne dass kundenspezifischer Code oder spezielle Data-Science-Unterstützung erforderlich ist.
Entdecken Sie weitere Designs, bestätigen Sie, was zählt.
Tausende von Geometrien und Lastfällen können innerhalb von Minuten mittels Ersatzinferenz geprüft werden. Anschließend werden nur die besten Kandidaten an einen hochpräzisen Solver weitergeleitet, um das Ergebnis zu bestätigen.
Modelle automatisch auf dem neuesten Stand halten
Verbinden Sie das Ersatztraining mit Ihren bestehenden Simulationsworkflows, sodass die Modelle bei Eintreffen neuer Ergebnisse neu trainiert werden und die Vorhersagen ohne manuelle Nachbearbeitung präzise bleiben.
Rescale lässt sich am besten durch Ausprobieren erkunden.
KI-Physik-Surrogatmodellierungsfähigkeiten
ENTWICKLUNG DEMOKRATISIERTER ERSATZMODELLE
Build Production Surrogat
Modelle ohne die
KI/ML-Expertise
Wenn Ihr Team bereits Simulationen auf Rescale durchführt, verfügen Sie bereits über alle notwendigen Voraussetzungen für die Erstellung eines Ersatzmodells. AI Physics wandelt Ihre bestehenden Ergebnisse in einen strukturierten KI-Datensatz um und führt Sie anschließend durch das Training mit Standardparametern, einem KI-Copiloten und Auto Tune. Auto Tune durchsucht automatisch Modellkonfigurationen, um die optimale Anpassung zu finden. Dies demokratisiert die Entwicklung von Ersatzmodellen für Simulations- und Designteams und ermöglicht Ingenieuren den direkten Zugriff auf physikbasierte KI-Modelle, ohne dass sie einen Data Scientist einstellen oder Code schreiben müssen.
KI-beschleunigte Erkundung und Optimierung des Designraums
Tausende von Designs durchsuchen, um zu erweitern
Simulation mit voller Genauigkeit
Die KI-gestützte Physik-Inferenz von Rescale wertet innerhalb von Minuten Tausende von Geometrie- und Lastfällen mithilfe Ihres trainierten Ersatzmodells aus und validiert anschließend nur die besten Kandidaten mit einem hochpräzisen Solver. Definieren Sie ein Ziel, legen Sie Ihre Randbedingungen fest und führen Sie eine Optimierungssweep direkt am Modell durch. So kann Ihr Team die knappen Rechenressourcen für die wenigen relevanten Designs anstatt für den gesamten Designraum nutzen.
Eingebettete KI-Physik für Designer
Echtzeit-Feedback innerhalb der Tools
Designer nutzen bereits
Die Echtzeit-Surrogat-Inferenz ist direkt in CAD- und Visualisierungswerkzeuge wie Autodesk Alias und Blender integriert. So erhalten Konstrukteure während der Modellierung sofortiges Feedback zur aerodynamischen und strukturellen Leistung, ohne ihren Arbeitsablauf unterbrechen oder auf einen Solver-Lauf warten zu müssen. Weniger Abstimmungsprozesse zwischen Konstruktions- und Analyseteams ermöglichen simulationsbasierte Entscheidungen in einem früheren Entwicklungsstadium – wenn die Umsetzung am kostengünstigsten ist.
MULTIPHYSIK- UND HYBRIDE ERSATZ-WORKFLOWS
Kettensurrogate über
Physik – Bereiche und Anwendungen
Integrieren Sie KI-basierte Physik-Inferenzmodelle als Knoten in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe und verknüpfen Sie Vorhersagen aus den Bereichen CFD, Strukturmechanik, Thermik und NVH. Alternativ können Sie die Ausgabe eines Ersatzmodells als fundierte Startbedingung anstelle einer reinen Schätzung in einen herkömmlichen Solver einspeisen. Dieser hybride Ansatz reduziert die Anzahl der Iterationen und die Laufzeit bei komplexen, multiphysikalischen Problemen und erhält gleichzeitig die hohe Genauigkeit dort, wo sie am wichtigsten ist.
KONTINUIERLICHE WEITERBILDUNGSPROGRAMME
Modelle, die sich verbessern als
Simulationsdatensätze wachsen
Verbinden Sie AI Physics mit Ihren bestehenden Simulations-Workflows, sodass Ersatzmodelle automatisch neu trainiert werden, sobald neue Ergebnisse vorliegen – ohne manuelle Eingabe und ohne veraltete Vorhersagen. Jede Inferenz liefert ein Konfidenzsignal, das Ihnen anzeigt, ob Sie dem Ergebnis vertrauen oder es mit einer vollständigen Simulation validieren sollten. So weiß Ihr Team stets, welche Vorhersagen für Produktionsentscheidungen geeignet sind.
GPU-KAPAZITÄT FÜR KI-TRAINING UND -INFERENZ
Greifen Sie auf skalierbare Rechenleistung zu, um Ihre KI-Ambitionen voranzutreiben
Nutzen Sie die neuesten GPU-Architekturen in dem Umfang, den Ihre Trainings- und Inferenz-Workloads erfordern. Rescale verbindet das Training von Ersatzmodellen mit leistungsstarker GPU-Kapazität führender Hyperscaler und spezialisierter Cloud-Anbieter, darunter NVIDIA DGX Cloud. So läuft das Training auf der fortschrittlichsten verfügbaren Hardware und die Inferenz bleibt auch bei wachsender Modellbibliothek schnell.
Erkunden Sie KI-Physik-Ressourcen
Einsatz von KI-Physikmodellen für hochkonformes Luft- und Raumfahrtdesign
KI-gestützte Simulationen beschleunigen Designbewertungen durch Vorhersagen erheblich. Rescale AI Physics bietet Luft- und Raumfahrtingenieuren eine Komplettlösung zum Erstellen, Bereitstellen und Optimieren benutzerdefinierter KI-Modelle auf Basis vorhandener Simulationsdaten.
Video ansehen
GeoTransolver KI-Modellarchitekturintegration für CFD-Anwendungen
Leistungsstarke und hochpräzise KI-Surrogatmodelle für CFD und FEA mit der GeoTransolver-Modellarchitektur. GeoTransolver ist jetzt in Rescale AI Physics als Teil der NVIDIA PhysicsNeMo-Bibliothek verfügbar…
MEHR LESEN
Was sind KI-Ersatzmodelle? Eine Geschichte und erste Schritte.
KI-gestützte Ersatzmodelle haben sich als leistungsstarke Werkzeuge zur Beschleunigung von Entwicklungszyklen im Ingenieurwesen etabliert. Sie liefern schnelle, datenbasierte Annäherungen an hochpräzise Simulationen und ermöglichen es Ingenieuren, größere Konstruktionsräume umfassender zu erkunden.
MEHR LESENSind Sie bereit, Ihre Reise im Bereich Digital Engineering zu beginnen?
Füllen Sie das Formular aus, um eine Demo mit einem Experten aus unserem Team anzufordern.