La modélisation et la simulation consistent à explorer virtuellement les complexités du monde physique. Souvent utilisées avec les techniques de calcul haute performance (HPC), ces technologies sont des outils essentiels en ingénierie, en science et en développement de produits. 

Les logiciels de simulation et de modélisation jouent un rôle majeur dans de nombreux secteurs pour résoudre des problèmes complexes. De nombreux concepts bénéficient de l’exploration mathématique plutôt que d’approches visuelles ou intuitives. 

De 2023 à 2030, le marché mondial des logiciels de simulation devrait croître à un taux annuel composé de 13.6 %, selon analyse de marché. Aujourd'hui, la simulation et la modélisation optimisées par le Cloud HPC et optimisées par l'IA/ML offrent des capacités plus avancées et une plus grande efficacité aux ingénieurs, aux scientifiques et aux chercheurs.

Les fondements de la modélisation et de la simulation

La simulation et la modélisation, également appelées M&S ou MODSIM, ont des significations différentes selon le contexte. Parfois, les termes sont utilisés de manière interchangeable. Il existe cependant une différence entre eux. La modélisation est une représentation d'un système qui aide à la prise de décision ou aux prédictions. D’un autre côté, la simulation imite une expérience, une chose ou un processus réel à l’aide de la modélisation. 

Simulations stimuler l’innovation dans de nombreux secteurs, de l’aérospatiale et de l’automobile aux sciences de la terre et de la vie. Dans les semi-conducteurs et l’automatisation de la conception électronique (EDA), les simulations vérifient les conceptions et guident les nouvelles configurations de puces. Dans le secteur manufacturier, les simulations facilitent les tests de matériaux et l'optimisation de l'usine. L'ingénierie basée sur des modèles prend également en charge diverses décisions de conception et d'exploitation pour le développement et l'optimisation des processus. 

La visualisation de modèles numériques et basés sur du code constitue une partie importante de la simulation et de la modélisation, depuis la création de modèles et la préparation de la simulation jusqu'aux tests et à la simulation de production. Par exemple, des outils populaires tels que Paraview et NiceDCV visualisent (rendu) des résultats de simulation complexes tels que la mécanique des structures, la dynamique des fluides et la modélisation architecturale. 

Dans la pratique, l'ingénierie assistée par ordinateur (IAO) utilise des simulations pour faire progresser le développement de produits et permet d'effectuer des tests très tôt dans le processus. Cela réduit le besoin de représentations ou de prototypes réels, rendant le parcours du concept à la production plus rapide et plus efficace que jamais. 

Dans le passé, CAE était géré à l’aide de superordinateurs sur site, abordables uniquement pour les entreprises bien établies. Maintenant, CHP en nuage a démocratisé l’accès à la simulation. Les clusters HPC permettent des simulations encore plus avancées avec une collaboration en temps réel entre des équipes distribuées. Ils sont constitués de matériel (semi-conducteurs, serveurs, stockage, réseau dédié) et de logiciels (applications, systèmes de fichiers, compilateurs, bibliothèques, débogueurs). 

Les ingénieurs de conception s'appuient sur divers concepts M&S pour accélérer le développement de produits, dépanner les conceptions et améliorer la qualité. Il existe quatre types courants : les événements discrets, les simulations continues, la modélisation basée sur des agents et la modélisation dynamique du système.

Simulation d'événements discrets

La simulation d'événements discrets (DES) modélise une situation réelle dans un environnement numérique, montrant les opérations d'un système sous la forme d'une séquence spécifique d'événements. Le modèle est souvent appelé un jumeau numérique.  

Dans ce type d’analyse de simulation et de modélisation, il n’y a aucun changement dans la conception du système entre des événements consécutifs. Au lieu de cela, une simulation d'événements discrets saute au moment de l'événement suivant, souvent appelé « progression temporelle du prochain événement ». Une alternative est la « progression temporelle incrémentielle ». Ici, la simulation met à jour les événements se produisant pendant des incréments de temps spécifiques, chacun nécessitant une analyse. 

Il existe de nombreux types de simulations connexes, notamment la dynamique des fluides, la thermodynamique, la fluidique des particules et l'électromagnétisme. En outre, la méthode des éléments discrets est souvent utilisée pour calculer le mouvement et l’effet d’une grande quantité de petites particules. Le modèle par éléments finis analyse le comportement des produits sous différentes charges et conditions aux limites. 

DES aide les utilisateurs à prendre des décisions rapides et fiables dès les premières étapes du développement de produits, ce qui le rend idéal pour les secteurs de la logistique, de la santé et de la fabrication. Il réduit les délais de livraison, optimise les mises en page et réduit les travaux en cours.

Simulation continue

Dans une simulation continue, les équations différentielles fixent le taux de changement de sorte que l'état d'un système puisse changer constamment au fil du temps. Sans file d’attente d’événements, les composants essentiels sont terminés sans délai. 

La simulation continue a de nombreuses applications dans divers secteurs. Par exemple, les ingénieurs civils utilisent ce type de simulation pour la construction de remblais et de tunnels, tandis qu'un ministère de la Défense peut l'utiliser pour l'analyse de la trajectoire des missiles. En logistique, des simulations continues analysent les flux de passagers dans les terminaux aéroportuaires. 

Même lors du développement de produits, des simulations continues sont essentielles. Ils sont utilisés pour tout développer, des circuits électroniques à la robotique, en passant par les suspensions de véhicules et l'hydraulique.

Modélisation basée sur les agents

La modélisation basée sur les agents (ABM) simule les interactions d'agents autonomes, qu'ils soient individuels ou collectifs. L’objectif est de mieux comprendre le comportement du système et ce qui l’influence. 

ABM tire parti des outils utilisés en théorie des jeux et en sociologie computationnelle tout en empruntant à la programmation évolutive et aux systèmes multi-agents. Il est couramment déployé dans des disciplines scientifiques telles que l’écologie, la biologie et les sciences sociales.

Depuis le début du 21e siècle, l'ABM a également été utilisé pour développer et valider des systèmes de conduite autonome (AD). Par exemple, Waymo a créé Carcraft pour tester des algorithmes pour les véhicules autonomes en simulant les interactions entre le conducteur, le véhicule et le piéton. Les agents artificiels de cet exemple imitent le comportement humain.

Modélisation de la dynamique du système

La modélisation de la dynamique du système tente de comprendre et de prédire les interactions entre les composants d'un système et leur évolution au fil du temps. Cela explique la nature extrêmement non linéaire des systèmes complexes. ingénierie des systèmes basée sur des modèles configurations, en utilisant des boucles de rétroaction causales, des stocks, des flux, des fonctions de table et des délais pour améliorer et éclairer la prise de décision. 

Puisque la modélisation de la dynamique du système analyse l’impact des politiques alternatives, elle a un large éventail d’applications. Les professionnels peuvent l'utiliser pour étudier les systèmes de gestion, la macroéconomie, les systèmes écologiques et le développement démographique.

Dans le développement de produits, la dynamique du système peut aider à étudier les dépendances en matière de ressources. Les ingénieurs peuvent également utiliser la logique des stocks et des flux dans un modèle de dynamique du système pour évaluer le comportement entre différents éléments de conception.

Simulation et modélisation : un récapitulatif

Les développeurs de produits disposent d'une gamme d'outils de modélisation et de simulation, ce qui signifie qu'ils peuvent choisir entre différents types de simulations : modélisation à événements discrets, continue, basée sur des agents et dynamique du système. Pourtant, une combinaison de ces outils pourrait mieux fonctionner, car certains cas réels peuvent être trop complexes pour une seule méthode. 

Avec son réseau HPC cloud bien conçu, les ingénieurs disposent de tout ce dont ils ont besoin pour exécuter plusieurs simulations intensives, y compris un choix de puissance de calcul à la demande. Il existe une longue histoire d'ingénierie assistée par ordinateur (IAO) utilisant une infrastructure sur site que seules les grandes entreprises pouvaient se permettre. Désormais, le cloud a démocratisé l'accès à Simulations IAO, élargissant l'accès aux petites entreprises et aux startups.

L'avenir de la modélisation et de la simulation : l'ère de l'IA

La modélisation et la simulation se dirigent désormais vers un avenir radicalement amélioré par intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML). Il s’agit de la prochaine phase de l’évolution de la recherche et du développement informatique. 

Considérez la tendance croissante à utiliser substituts d'apprentissage profond (DLS). Lorsqu'il est amélioré par la puissance de l'IA, DLS automatise l'optimisation de la conception pour créer des jumeaux numériques plus précis. 

De telles avancées nécessitent toutefois encore plus de puissance de calcul. Essentiellement, la puissance de calcul est le moteur de la sophistication M&S. À leur tour, les progrès en matière de modélisation et de simulation nécessitent davantage de puissance de calcul pour poursuivre les efforts d’innovation.

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