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AIファースト・エンジニアリングガイド
シミュレーションデータ、AI物理ワークフロー、エージェントによる自動化を連携させることで、先進的なチームがAIファーストエンジニアリングへと移行している方法を学びましょう。
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HiLiftAeroMLオープンデータセットがAI物理モデルの導入を加速
HiLiftAeroMLを使用して空力AI物理モデルを開発しましょう。HiLiftAeroMLはオープンソースのデータセットで、Rescale AI Physicsにネイティブに統合されています。4つの形状と複数の迎角にわたる表面ベースのシミュレーションデータから構築されており、エンジニアに実用的なモデルを提供します。

Ansys CFXとMechanicalを使用したエージェント型多分野設計の探求
Rescale 上のエージェント型 Ansys CFX および Mechanical ワークフローを使用して、CFD の知見を下流のエンジニアリング決定に結び付けます。このワークフローは、エージェント型エンジニアリングのパワーと複数の分野にわたる決定論的シミュレーションを組み合わせ、完成した CFX を分析します。

Coreweaveのマルチノードワークロードサポート
Rescaleは、CoreWeave Cloud上で動作するマルチノードMPIおよびKubernetesベースのワークロードをサポートするようにジョブ投入環境を拡張し、大幅にコストを削減できるクラウドインフラストラクチャオプションにエンタープライズグレードのHPC機能を提供します。

シミュレーションガイドエージェント:あらゆるワークフローに対応した、あらゆるエンジニアのための専門的なガイダンス
組織全体でシミュレーションの専門知識へのアクセスを容易にします。Rescale の Simulation Guide Agent は、信頼できる技術文書、ユーザー ガイド、テンプレート、チームのベスト プラクティスを使用して、ユーザーがより良い質問をし、結果を解釈し、

エージェント基盤:エージェントエンジニアリング成功のための構成要素
Rescaleの専用プラットフォームエージェントは、既存のワークフローにエージェントによるアクションを組み込み、エンドツーエンドのエージェントエンジニアリングプロセスへの信頼できる道筋を構築します。

予測保全デジタルツイン:シミュレーション、Python、機械学習を連携させる
シミュレーションと機械学習を1つのエンジニアリングプロセスに接続するデジタルツインワークフローを構築します。Rescaleは、物理ベースのシミュレーション、カスタムコード、データ駆動型モデルをリンクすることで、チームが個別の分析から脱却し、デジタルツインイニシアチブを推進できるよう支援します。

計算化学のための多段階シミュレーションワークフロー
複数の段階からなる計算化学ワークフローを、各ステップ間の手動による引き継ぎなしに実行します。Rescaleは、研究チームがシミュレーション段階、計算環境、および下流分析を接続できるように支援し、複雑な研究をより再現性が高く、拡張性の高い方法で進めることができます。

データレイク統合によるCADからCFDへの自動設計ループ
設計変更と空力解析のサイクルを短縮します。Rescaleは、更新されたCAD入力、CFDワークフロー、エンジニアリングデータパイプラインを接続できるため、新しい設計が自動的に解析をトリガーし、結果を共有データ基盤にフィードし、より迅速に結果を返すことができます。

ローカルAI推論によるパラメトリック最適化
ローカルAI物理推論を活用することで、より多くの設計オプションをより迅速に検討できます。Rescaleの推論ツールを使用すると、エンジニアは軽量な設計ワークフローで形状、サロゲートモデル、出力を接続できるため、パラメトリックスタディや最適化ループを実行できます。

複数ステップのシミュレーションにおけるファイル共有
手動での引き渡しや個別のストレージ設定なしに、複数ステップのワークフロー間でファイルを移動できます。Rescale Workflows はクラウドストレージを使用してジョブとワークステーションのステップ間でファイルを直接渡すことができるようになり、エンジニアリング チームが前処理、解決、および

コンピューティング経済学:エンジニアリングチームがリスケールに賢く投資する方法
Rescaleの革新的なコスト管理機能は、エンジニアリングおよびITリーダーがクラウドのメリットを維持しながらコンピューティング費用を削減するのに役立ちます。しかも、エンジニアリングチームの働き方を変える必要はありません。

エージェント加速型計算化学
Rescale の分子動力学シミュレーションに対するエージェントサポートにより、計算化学のワークフローを加速します。エージェントは、研究者が結果を分析し、次のステップを提案し、新しいシミュレーションを構成し、科学的コンテキストを保持したまま結果を批評するのに役立ちます。