MODÉLISATION PHYSIQUE DE SUBSTITUTION PAR IA
Exploration plus rapide de la conception,
Fondé sur vos données de simulation
Transformez vos données de simulation en modèles d'IA rapides et basés sur la physique grâce à la physique IA de Rescale. Découvrez comment Rescale intègre l'exploration de l'espace de conception, l'inférence en temps réel et les flux de travail multiphysiques directement dans les outils que vos ingénieurs utilisent déjà.
Obstacles bloquant une exploration plus rapide de la conception
Le compromis vitesse-précision
La simulation haute fidélité est trop gourmande en temps et en ressources pour couvrir un large espace de conception, mais réduire la fidélité du solveur pour aller plus vite risque d'entraîner des écarts de précision qui n'apparaissent que tardivement dans le développement.
Le déficit d'expertise en apprentissage automatique
La construction d'un modèle de substitution pour la production a traditionnellement nécessité l'intervention d'un ingénieur en apprentissage automatique pour choisir une architecture, optimiser les hyperparamètres et gérer les cycles d'entraînement, une expertise que la plupart des équipes de simulation ne possèdent pas en interne.
Modèles statiques, cibles mobiles
Les modèles de substitution qui ne sont pas réentraînés à mesure que de nouvelles données de simulation arrivent perdent en précision au fil du temps, transformant chaque mise à jour en un projet manuel au lieu d'un outil sur lequel les ingénieurs peuvent s'appuyer.
Exploration plus rapide. Précision validée.
1,000x
Augmentation de la productivité en ingénierie grâce à l'ingénierie agentique
GM Sports mécaniques
4x
Davantage de candidats de conception sont évalués par cycle de développement grâce à l'utilisation de modèles d'IA et de la CFD accélérée par GPU.
Boom supersonique
10x+
Réduction du temps et du coût de simulation, grâce aux modèles d'IA d'ordre réduit qui permettent des gains de vitesse jusqu'à 3 600 fois supérieurs sur certaines charges de travail.
Schlumberger
Le chemin le plus rapide entre les données de simulation et les informations de conception
Créer des modèles sans équipe de ML
Transformez des données de simulation existantes en un modèle d'IA validé grâce à des flux de travail guidés, des paramètres d'entraînement par défaut et un copilote IA ; aucun code personnalisé ni support dédié en science des données n'est requis.
Explorez davantage de designs, validez ce qui compte
Passez au crible des milliers de géométries et de cas de charge grâce à l'inférence par substitution en quelques minutes, puis envoyez uniquement les meilleurs candidats à un solveur haute fidélité pour confirmer le résultat.
Maintenez vos modèles à jour, automatiquement.
Intégrez l'entraînement par substitution à vos flux de travail de simulation existants afin que les modèles se réentraînent à mesure que de nouveaux résultats sont obtenus, ce qui permet de maintenir la précision des prédictions sans retouche manuelle.
La meilleure façon de découvrir Rescale est par la pratique.
Capacités de modélisation de substitution en physique de l'IA
DÉVELOPPEMENT DÉMOCRATISÉ DE MODÈLES DE SUBSTITUTION
Construire un substitut de production
Modèles sans le
Expertise en IA/ML
Si votre équipe effectue déjà des simulations sur Rescale, vous disposez des éléments nécessaires pour créer un modèle de substitution. AI Physics transforme vos résultats existants en un ensemble de données structuré pour l'IA, puis vous guide tout au long de l'entraînement grâce à des paramètres par défaut, un assistant IA et la fonction Auto Tune, qui explore automatiquement différentes configurations de modèle pour trouver la plus adaptée. Cette solution démocratise le développement de modèles de substitution pour les équipes de simulation et de conception, offrant aux ingénieurs un accès direct à des modèles d'IA basés sur la physique, sans avoir à recruter un data scientist ni à écrire de code.
EXPLORATION ET OPTIMISATION DE L'ESPACE DE CONCEPTION ACCÉLÉRÉES PAR L'IA
Examinez des milliers de modèles pour vous développer
Simulation en pleine fidélité
L'inférence physique IA de Rescale évalue des milliers de géométries et de cas de charge en quelques minutes grâce à votre modèle de substitution entraîné, puis valide uniquement les meilleurs candidats avec un solveur haute fidélité. Définissez un objectif, établissez vos contraintes et lancez une optimisation directement sur le modèle : votre équipe peut ainsi consacrer ses précieuses ressources de calcul haute fidélité aux quelques conceptions pertinentes plutôt qu'à l'ensemble de l'espace de conception.
IA EMBARQUÉE PHYSIQUE POUR LES CONCEPTEURS
Retour d'information en temps réel au sein des outils
Les concepteurs utilisent déjà
L'inférence par approximation en temps réel s'intègre directement aux outils de CAO et de visualisation tels qu'Autodesk Alias et Blender. Les concepteurs obtiennent ainsi un retour d'information instantané sur les performances aérodynamiques et structurelles pendant la modélisation, sans interrompre leur flux de travail ni attendre la fin du calcul. La réduction des échanges entre les équipes de conception et d'analyse permet de prendre des décisions basées sur la simulation plus tôt dans le développement, au moment où leur mise en œuvre est la plus économique.
FLUX DE TRAVAIL MULTIPHYSIQUES ET DE SURROGATS HYBRIDES
Chaînes de substitution à travers
Domaines et applications de la physique
Intégrez des modèles d'inférence physique basés sur l'IA à vos flux de travail existants, en couplant les prédictions issues des domaines de la CFD, des structures, de la thermique et du NVH, ou en utilisant la sortie d'un modèle de substitution comme condition initiale éclairée dans un solveur traditionnel, plutôt que comme une simple estimation. Cette approche hybride réduit le nombre d'itérations et le temps d'exécution pour les problèmes complexes multiphysiques, tout en préservant une précision optimale là où elle est essentielle.
PARCOURS DE RECYCLAGE CONTINU
Modèles qui s'améliorent
Les ensembles de données de simulation s'étoffent
Intégrez AI Physics à vos flux de simulation existants pour que les modèles de substitution se réentraînent automatiquement à mesure que de nouveaux résultats sont disponibles, sans ressaisie manuelle ni prédictions obsolètes. Chaque inférence est accompagnée d'un indicateur de confiance vous informant de la fiabilité du résultat ou de la nécessité de le valider par une simulation complète. Ainsi, votre équipe sait toujours quelles prédictions sont prêtes pour la production.
CAPACITÉ DU GPU POUR LA FORMATION ET L'INFÉRENCE DE L'IA
Accédez à des capacités de calcul évolutives pour dynamiser vos ambitions en matière d'IA
Accédez aux architectures GPU les plus récentes à l'échelle requise par vos charges de travail d'entraînement et d'inférence. Rescale connecte l'entraînement de modèles de substitution à la puissance des GPU haute performance des principaux hyperscalers et fournisseurs de cloud spécialisés, notamment NVIDIA DGX Cloud. Ainsi, l'entraînement s'exécute sur le matériel le plus performant et l'inférence reste rapide malgré l'expansion de votre bibliothèque de modèles.
Explorez les ressources en physique de l'IA
Déploiement de modèles physiques d'IA pour une conception aérospatiale haute conformité
La simulation augmentée par l'IA accélère considérablement l'évaluation des conceptions grâce à la prédiction par inférence. La solution AI Physics de Rescale offre aux ingénieurs aérospatiaux une solution complète pour créer, déployer et optimiser des modèles d'IA personnalisés à partir de données de simulation existantes.
Regarder la vidéo
Intégration de l'architecture du modèle d'IA GeoTransolver pour les applications CFD
Utilisez des modèles de substitution IA complexes et de haute précision pour la CFD et l'analyse par éléments finis grâce à l'architecture de modèle GeoTransolver. Désormais disponible dans Rescale AI Physics au sein de la bibliothèque NVIDIA PhysicsNeMo, GeoTransolver est…
En savoir plus
Que sont les modèles de substitution d'IA ? Historique et mise en œuvre.
Les modèles de substitution basés sur l'IA se sont révélés être des outils puissants pour accélérer les cycles de conception en ingénierie. Ils fournissent des approximations rapides et fondées sur les données de simulations haute fidélité et permettent aux ingénieurs d'explorer plus facilement de vastes espaces de conception.
En savoir plusPrêt à entamer votre parcours en ingénierie numérique ?
Remplissez le formulaire pour demander une démo avec un expert de notre équipe.