See how Rescale turns AI from a tool into a scientific peer. In this demo, an agent takes on a lysozyme solvation study, moving beyond automating and troubleshooting GROMACS runs to diagnosing methodological confounds, debating experimental design against scientific intent, and configuring the right simulations so researchers can focus on the science.
Rescale は、コンピューティング、データ、AI という 3 つの相互接続された柱に基づいて構築された最新のシミュレーション ワークフローのビジョンを提示します。
NAFEMS World Congress 2025のセッションでは、Rescaleの製品担当副社長であるJacob Surber氏が、Rimac Technology、Subsea7、Intelligent Energyといった業界のイノベーターたちと共に、エンジニアリングシミュレーションの未来について議論します。Surber氏は、複雑なワークフローにおけるブレークスルーを加速し、研究開発のボトルネックを克服するために、コンピューティングオーケストレーション、データ管理、AIを統合したRescaleの革新的なフレームワークについて、ライブデモを交えながら紹介します。
AI 強化シミュレーションは、推論予測を使用して設計評価を大幅に加速します。Rescale の AI Physics は、既存のシミュレーション データを使用してカスタム AI モデルを構築、展開、調整し、迅速かつ高精度の結果を得るための完全なソリューションを航空宇宙エンジニアに提供します。Rescale のフルスタック セキュリティおよびコンプライアンス アプローチにより、公共機関や請負業者はクラウドの独自の機能を活用できます…
AI、自動化、クラウドの力で CAE を変革 初回放送日: 11 月 XNUMX 日 ディスカッションのトピックには以下が含まれます:
デモの概要 Rescale の計算パイプラインは、複雑なコンピューティング ワークフローを自動化し、手動ステップを削減し、洞察を得るまでの時間を短縮することで研究開発を合理化します。計算パイプラインを使用すると、個々のタスクを標準化および自動化でき、エンジニアリングの速度、精度、全体的な生産性が向上します。この機能はさまざまな業界やツールに適用できます。例としては…
ユースケースの概要 Rescale Metadata Management のこのデモでは、自動化されたデータ管理によってシミュレーション プロセスを合理化し、洞察までの時間を短縮する方法を学びます。シミュレーション出力ファイルから主要業績評価指標を自動的に抽出し、タグ、カスタム フィールド、コメントの関連コンテキストでジョブを強化し、Rescale で結果の整理された概要を確認します。
AI 対応エンジニアリング ワークフローの概要 Rescale の NVIDIA を活用した AI 物理学の詳細をご覧ください。 ステップ 1 – 既存のシミュレーション データを生成または使用します。バッチまたは大規模 DOE で複数の CFD シミュレーションを実行します。この場合は Siemens STAR-CCM+ を使用して、車両の後部翼の設計スタディを実施します。ステップ 2 – 物理情報に基づいたサロゲート モデルをトレーニングする…
Rescale Metadata Management は、ワークスペースへのカスタム フィールドのテンプレート化と展開をサポートします。カスタム フィールドにより、シミュレーション データ ガバナンスが可能になります。 Rescale は、シミュレーションの後処理ステップとして Python スクリプトを実行することにより、カスタム フィールドの入力の自動化をサポートします。自動化により、カスタム フィールドでエラーがなくなり、シミュレーション担当者の時間と労力が節約され、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。
シミュレーション エンジニアとエンジニアリング マネージャーは、製品が完成するまでにシミュレーションを更新し、製品設計を何度も繰り返す必要があるため、データ セットが大規模になります。シミュレーション データの検索はオーバーヘッドになる可能性があります。 Rescale では、シミュレーション データにタグを付け、ファイル名とタグの両方を検索できるため、組織はデータの検索にかかる時間と労力を削減できます。
ユースケースデモの概要 エンジニアリングリーダーは、シミュレーション結果の一貫性と業界規制への準拠を向上させるために、シミュレーションデータのガバナンスを強化する必要があります。エンジニアリングの生産性を高く保ちながらガバナンスを確立するには、エンジニアリングや科学技術コンピューティングを妨げない方法で行う必要があります。 Rescale のシミュレーション データ ガバナンスはシームレスかつ柔軟です…
今日の製品では、最終製品に向けた複数のコンポーネントの設計とテストに協力する多数のチームが必要です。組織は Rescale メタデータ管理を使用してモデルベースのコラボレーションを実行し、その結果、より迅速な引き継ぎと意思決定が可能になります。モデルで直接協力することで、チームは開発プロセスにエラーが入り込む可能性を減らし、製品の品質を向上させます。
タグ付けと、データと意思決定のトレーサビリティを向上させるためのアプリケーションを紹介するデモ ビデオ。
