AI 물리 솔루션 개요

변환 시뮬레이션 속도,
더 많은 가능성 탐색

AI 기반 시뮬레이션으로 연구 개발의 한계를 극복하세요

제품 개발 프로그램에서는 경계 조건과 하중 조건에 대한 빠른 반복 작업이 필수적이지만, 고충실도 시뮬레이션은 실시간 의사 결정에 몇 분 내 답변이 필요한 상황에서 며칠 또는 몇 주가 소요됩니다. 기존의 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 방식은 속도와 정확도 사이의 절충이 필요합니다. 단순화된 모델은 더 빠르게 실행되지만 신뢰도가 떨어지고, 고정밀 솔버는 정확도를 제공하지만 혁신을 저해합니다. Rescale은 기존 시뮬레이션 데이터를 물리적으로 정확한 예측을 밀리초 단위로 제공하는 대리 모델로 변환하여 이러한 절충점을 해결합니다. Rescale의 통합 AI 물리 운영 체제(OS)는 데이터 준비부터 실제 배포까지 모든 과정을 자동화하여 수동으로 재포맷할 필요 없이 형상, 메시 및 결과를 추출합니다. AI 모델은 설계 도구에 통합되거나 온프레미스 환경에서 원격 추론을 지원하는 모듈식의 사용자 친화적인 서비스로 배포될 수 있습니다.

AI 기반 설계 공간 탐색은 훨씬 적은 시간과 연산량으로 최적의 구성을 결정합니다.

비즈니스 영향

AI 물리학은 제품 개발 속도를 높이는 동시에 컴퓨팅 비용을 절감하고 설계 탐색 범위를 넓힙니다.

  • 1,000배 더 빠른 평가 과 99% 이상의 정확도 GM 모터스포츠와 같은 자동차 제조업체들이 공기역학 분야에서 달성한 성과
  • 4배 더 다양한 디자인 가능성을 탐색하세요 AI 물리학과 GPU 가속 CFD를 결합하면 획기적인 혁신이 가능해집니다.
  • 비용 85% 절감 비용이 많이 드는 고정밀 테스트를 검증된 대체 테스트로 대체하여 평가 작업 부하를 줄입니다.
  • 대기 시간 10배 단축 복잡한 시뮬레이션의 경우, 핵심 경로 활동에서 병목 현상을 제거합니다.

효과적인 AI 물리 엔진의 비즈니스 성과는 개발 기간 단축입니다. 전통적으로 수년에 걸쳐 진행되던 차량 개발 기간이 이제는 훨씬 단축될 수 있습니다. 50% 단축 AI 우선 엔지니어링 전략이 구현될 때.

Why Rescale

Rescale은 통합된 솔루션을 제공합니다. AI 물리 OS 플랫폼 데이터 구조화부터 프로덕션 배포에 이르기까지 전체 수명주기를 아우르며, 엔지니어링 워크플로우에 맞춰 특별히 설계되었습니다.

  • 시뮬레이션 기반 아키텍처: 물리 기반 데이터 모델을 사용하여 CAE 및 테스트 파이프라인과 심층적으로 통합하고, 솔버 형식과 메시 구조를 이해함으로써 수개월에 걸친 맞춤 개발 작업을 없애줍니다.
  • 양산 준비 평가: 시각적 오류 분석, 예외 상황 처리 및 검증 프레임워크는 안전이 중요한 환경과 규제 환경을 충족하며, 실험 단계를 넘어 생산 역량으로 나아갈 수 있도록 지원합니다.
  • 유연한 배포 옵션: 모델을 모듈형 서버로 게시하거나, 설계 도구에 내장하거나, 거버넌스 및 감사 추적을 유지하면서 온프레미스 환경에서 원격 추론을 활성화할 수 있습니다.
  • 개방형 아키텍처: 다양한 AI 프레임워크와 진화하는 모델 아키텍처에 대한 지원을 통해 기술적 유연성을 유지하면서 Rescale의 광범위한 솔버 및 인프라 생태계와 연결할 수 있습니다.
실시간 설계 피드백을 위해 설계 성능 예측 결과를 CAD 뷰포트에 직접 스트리밍합니다.

고객 사례

  • 대리 모델 개발 및 배포: CFD, FEA, 열, NVH 및 재료 응용 분야를 위한 학습된 모델을 구축한 다음 엔지니어링 워크플로에서 추론에 사용할 수 있도록 게시하여 설계 팀이 정확도를 유지하면서 실시간으로 성능을 평가할 수 있도록 지원합니다.
  • AI 디지털 트윈: 가상 시뮬레이션 데이터 세트를 센서 및 운영 데이터와 결합하여 예측 유지보수 및 가동 중 최적화를 수행하고, 가동 중지 시간을 줄이고 제품 수명을 연장합니다.
  • AI 가속 디자인 공간 탐색: 수천 가지의 형상 또는 하중 조건 변형을 몇 분 만에 평가한 다음, 고정밀 솔버를 사용하여 최적의 후보를 선별적으로 검증하여 동일한 시간 내에 혁신 가능성을 확장할 수 있습니다.
  • 디자이너를 위한 임베디드 AI 물리 엔진: CAD 도구에 실시간 성능 피드백을 직접 제공하여 설계자가 시뮬레이션 결과를 기다릴 필요 없이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
  • 다중 물리 및 하이브리드 워크플로우: 공통 입력값을 사용하는 여러 개의 대리 모델을 통합한 다음, 예측 결과를 개선된 초기 조건으로 기존 솔버에 입력하여 수렴 속도를 높이고 계산 시간을 단축합니다.
실시간 디지털 트윈은 CFD와 실시간 원격 측정 데이터를 융합하여 예측 설계를 위한 공기 흐름 패턴을 보여줍니다.

누가 혜택을 주는지

Rescale에서 AI 물리학에 대해 자세히 알아보세요.

선도적인 엔지니어링 팀들이 Rescale AI Physics를 활용하여 실제 운영 환경에 적용 가능한 AI 방법론을 배포하고 개발 기간을 단축하며 설계 탐색 범위를 확장하는 방법을 알아보세요. 상세보기.

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