オンデマンドのウェビナー

モデリングとシミュレーションデータを活用して効率を向上させ、AI主導の手法でイノベーションを加速

  • 断片化されたデータセットを即座に検索可能なものに変換実用的な情報
  • データ管理のオーバーヘッドを排除 完全なメタデータキャプチャを実現しながら
  • AI支援データインテリジェンスを数日で導入 数ヶ月ではなく
  • 統合データファブリックを構築する AI物理モデル開発を可能にする

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データ インテリジェンスの必要性を高めるものは何ですか?

エンジニアリング時間の68%は、設計や革新ではなく、データの検索に費やされています。

シミュレーションの30%は、データの可視性が低いために意図せず重複している

データ管理のオーバーヘッドにより、エンジニア 100 人あたり年間 5 ~ 9 万ドルの生産性損失

断片化されたデータは非効率性を生み出し、意思決定を遅らせます。重要な発見や文脈が失われることが多く、意思決定の追跡が困難になります。そして 構造化されアクセス可能なデータがなければ、AIの導入は停滞する 従来のシステムの制限によります。


Rescale Data Intelligence を使用すると、チームはシミュレーション データを統合し、AI インテリジェンスを有効化し、エージェント自動化を実現してイノベーションを加速できます。

  • R&Dデータ基盤の構築: Rescale の統合データ ファブリックは、メタデータを自動的にキャプチャし、レコード システムと同期または接続して、AI エージェントでクエリを実行して操作できる、検索可能で追跡可能なデジタル スレッドを作成します。
  • R&Dの発見を加速: シミュレーション データに基づいて構築された AI 物理学メソッドにより、代替モデルのトレーニングと展開が容易になり、データ サイエンスの専門知識を必要とせずに、より迅速に分析情報を得ることができます。

大手企業がどのように迅速な洞察を実現し、重複作業を排除し、AI 主導のエンジニアリングのためのデジタル スレッドを構築しているかを学びます。

セッションホストに会う

ギャレット・ヴァンリー
製品マーケティング担当ディレクター

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