AI Physics 엔드투엔드 워크플로우 데모

AI 지원 엔지니어링 워크플로우 개요

Rescale 기반 NVIDIA가 지원하는 AI Physics 자세히 보기

1단계 – 기존 시뮬레이션 데이터를 생성하거나 사용합니다. 배치 또는 대규모 DOE에서 여러 CFD 시뮬레이션을 실행합니다. 데모에서는 Siemens STAR-CCM+를 통한 차량의 리어 윙 설계 연구를 소개합니다.

2단계 – 시뮬레이션 훈련 데이터를 수집하고 신경망 훈련 워크플로우를 실행해 물리 기반 대리 모델을 훈련합니다. 데모에서는 Rescale 기반 NAVASTO NAVPACK을 소개합니다.

3단계 – AI 추론을 실행해 새로운 설계 성능을 예측하고 피드백을 위해 수천 개의 새로운 형상을 몇 분 안에 평가하거나 단일 형상을 밀리초 단위로 평가합니다. AI 추론 소프트웨어로는 NAVASTO NAVPACK을 사용하고 있습니다. 이후 워크스테이션(예: Paraview 등) 내에서 예측 결과를 정량적으로 또는 시각적으로 평가합니다.

4단계 – 설계를 검증해 예측 정확도를 결정합니다. 데모에서는 동일한 CFD 솔버인 Siemens STAR-CCM+를 검증에 사용하고 있습니다. AI 모델 튜닝을 위해 필요에 따라 1~3단계를 반복합니다.

결과: 기존 시뮬레이션 분석과 비교한 공기 역학 최적화 설계 예측 1000배 빨라짐