인공지능 우선 엔지니어링을 위한 실질적인 경로는 무엇일까요?
온 디맨드
선도적인 엔지니어링 팀들이 복잡성을 더하지 않고 기존 워크플로에 AI를 도입하는 방법을 알아보세요.
- 방법을 참조하십시오 에이전트형 디지털 엔지니어링 연결된 워크플로 전반에 걸쳐 진단, 입력 유효성 검사, 문제 해결 및 보고를 자동화할 수 있습니다.
- 방법 살펴보기 AI 피직스 엔지니어들이 이미 사용하고 있는 도구에서 시뮬레이션 데이터에서 학습된 대리 모델 및 추론에 이르는 실용적인 경로를 제공합니다.
- 방법 이해 계산 경제학 이를 통해 엔지니어링 및 IT 리더는 처리량을 개선하고 비용을 관리하며 대규모 인프라 사용량에 대한 가시성을 유지할 수 있습니다.
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이번 웨비나는 여러분이 해결해야 할 주요 과제들을 다룹니다.e
수동 작업 흐름과 파편화된 도구는 팀의 속도를 늦춥니다.
시뮬레이션과 결과 사이에 너무 많은 단계가 있습니다.
시뮬레이션 데이터는 AI에 바로 적용할 수 있는 수준이 아닙니다.
가치 있는 데이터는 존재하지만, 그것을 모델로 변환하는 것은 여전히 너무 어렵다
비용과 규모가 팀의 발전을 저해하는 요인입니다.
클라우드 비용, 제한적인 가시성, 그리고 일회성 워크플로는 성장을 어렵게 만듭니다.
저희와 함께 흥미로운 활용 사례를 살펴보세요.
고급 모델링 및 시뮬레이션
- AI 및 에이전트 지원 시뮬레이션
- 워크플로우 오케스트레이션 및 자동화
- 비용 대비 성능 최적화
- 시뮬레이션 데이터 수집 및 관리
- 소프트웨어 접근 및 라이선스 최적화
에이전트 기반 디지털 엔지니어링
- 요구사항-시뮬레이션 계획
- 고장 진단 및 문제 해결
- 자동 벤치마킹 및 구성 튜닝
- 공학 지식 기반
- AI/ML 지원 시뮬레이션 데이터 기반
AI Physics
- AI 가속 디자인 공간 탐색
- 디자이너를 위한 임베디드 AI 물리 엔진 (Blender, Alias 지원)
- AI 디지털 트윈 및 라이프사이클 인텔리전스
- 다중 물리 및 하이브리드 워크플로우
참석 대상은 누구이며, 왜 중요한가?
엔지니어링, 제품 및 연구 개발 분야의 리더들이 최신 시뮬레이션, AI 및 클라우드 인프라를 활용하여 어떻게 측정 가능한 성과를 창출하고 있는지 살펴보세요.
부사장 및 수석 엔지니어링 리더
워크플로 변경 없이 클라우드 컴퓨팅 총 비용을 40% 절감
제품 개발 리더 및 AI/ML 리더
비용 효율성 30배 향상; 연구 기간 수개월에서 수일로 단축
CAE, 엔지니어링 방법 및 연구 개발 리더
개발 주기당 평가되는 설계 후보 수가 4배 증가
