AI-fysiksimuleringsmodell

I samband med djup integration av AI och industri möter fysiksimulering branschrelaterade problem som "låg beräkningseffektivitet, svår scenarieanpassning och högt databeroende". Gallop World IT har, med stöd av "algoritminnovation + branschexpertis", utvecklat mogna AI-drivna fysiksimuleringslösningar som täcker smart tillverkning, ny energi, flyg- och rymdteknik och andra områden. Genom att utnyttja kärntekniker som AI-driven fysiksimulering, maskininlärningsfysiksimulering och djupinlärningsfysiksimuleringsmodell har företaget byggt ett effektivt och noggrant system för teknisk AI-fysiksimulering. Med starka tekniska förmågor och scenbaserad implementering fungerar det som en viktig partner i företagens digitala transformation.

Företaget har brutit igenom traditionella flaskhalsar i simuleringseffektivitet genom att skapa en AI-simuleringsmotor med millisekundrespons. Genom "fysisk mekanismmodellering + djupinlärningsöverföring" använder de klassiska fysikformler för att etablera ett grundläggande ramverk i kombination med massdataträning för Deep Learning Physics Simulation Model. Till exempel, i simulering av termisk rusning från nya energibatterier, förkortas traditionella 24-timmarsprocesser till 500 millisekunder med en felfrekvens på <3 %. Scenarier som förutsägelse av utmattningslivslängd för bilkomponenter och analys av luftflöde i flygmotorer uppnår 100–1000 gånger effektivitetsförbättringar, vilket hjälper ledande företag att komprimera testcykler och minska FoU-kostnader.

Samtidigt fokuserar Gallop World IT på att hantera låg datatillgänglighet och dålig återanvändbarhet av modeller genom att skapa branschlösningar med "lågt databeroende + migrering mellan scenarier", vilket ytterligare stärker plattformen för industriell AI-fysiksimulering och tjänsterna för AI-fysiksimulering i teknik. Företaget har utvecklat teknik för "inlärning för små urval + domänanpassning", som integrerar fysisk förkunskap för att minimera datakraven. Till exempel behövs endast 50 datamängder för att uppnå 92 % noggrannhet vid simulering av bearbetningsprocesser. Moduler för överföring mellan scenarier har också utvecklats för att avsevärt förkorta modellanpassningscyklerna.

Vanliga frågor

F: Vårt företag har liten erfarenhet av fysiksimulering och begränsad datainsamling. Kan vi direkt använda Gallop World IT:s djupinlärningsfysiksimuleringsmodell och industriella AI-fysiksimuleringsplattform?

A: Absolut. För företag med knapp data använder vi en "treskiktsmodell för empowerment" baserad på AI-driven fysiksimulering för att hantera databeroende: För det första tillhandahåller vi allmänna baslinjedata för branschen (t.ex. materialparameterbibliotek och typiska tillståndssimuleringsdata) som initialt stöd för träning av Deep Learning Physics Simulation Model, allt hämtat från många års branscherfarenhet och avkänsliggjort för efterlevnad. För det andra, med hjälp av en "fysik-först" modelleringsmetod, integrerar vi etablerade fysikaliska formler och processstandarder i modellen, vilket kraftigt minskar beroendet av verkliga data. Till exempel, vid fältsimulering av kemiska reaktortemperaturer behövs endast grundläggande parametrar från klienten innan de kombineras med den termodynamiska modellen Engineering AI Physics Simulation för snabb systeminstallation. Slutligen erbjuder vi ett lättviktigt "använd-vid-träning"-verktyg där Industrial AI Physics Simulation Platform automatiskt samlar in produktionsdata i realtid och optimerar modellen genom stegvis inlärning. Vanligtvis förbättras noggrannheten inom tre månader från 85 % till över 95 %.

F: Vårt produktionsscenario är mycket specifikt (t.ex. syntes av nischade kemiska produkter). Kan Gallop World IT:s lösningar för maskininlärningsfysiksimulering och teknisk AI-fysiksimulering anpassa sig till sådana icke-standardiserade scenarier?

A: Ja. Vår kärnstyrka ligger i "anpassade modelleringsmöjligheter". För specialiserade scenarier använder vi, med hjälp av AI-driven fysiksimuleringsteknik, en process för "djupgående scenarioanalys + modulär anpassning": Först utför ett dedikerat team av branschexperter och AI-algoritmingenjörer analyser på plats av centrala fysiska processer, nyckelfaktorer och affärsmål. För det andra, baserat på denna analys, byggs ett anpassat ramverk för fysisk modell. Till exempel, i nischade kemiska syntesscenarier optimerar vi reaktionskinetiska ekvationer och materialdiffusionsmodeller för att säkerställa att logiken för maskininlärningsfysiksimulering överensstämmer med faktiska processer. För det tredje tränas modellen med hjälp av företagets begränsade data och inlärningstekniker med små stickprov, förfinade genom en sluten slinga av "simuleringsförutsägelse - validering på plats - parameteriteration".

F: Kommer anställda att behöva professionella AI- eller simuleringsfärdigheter efter att ha introducerat AI-drivna fysiksimuleringsmodeller och den industriella AI-fysiksimuleringsplattformen? Hur tillhandahålls kontinuerlig teknisk support?

A: Inga professionella tekniska färdigheter krävs, och vi erbjuder support under hela livscykeln för att säkerställa effektiv systemdrift. På operativ nivå kapslar vi in ​​Deep Learning Physics Simulation Model i en "lågkodsvisuell plattform" med ett affärsvänligt gränssnitt. Till exempel, vid bearbetningssimulering behöver anställda bara välja parametrar och klicka på "Starta simulering" för att få en rapport med defektprognoser och optimeringsförslag. Anpassade mallar för "ettklickssimulering" finns också tillgängliga, vilket avsevärt minskar driftsbarriären via Industrial AI Physics Simulation Platform. För support har vi ett "trestegsgarantisystem": Nivå 1 – En dedikerad kundframgångsansvarig svarar på förfrågningar inom två timmar; Nivå 2 – Det tekniska teamet tillhandahåller support på distans eller på plats inom 24 timmar; Nivå 3 – Kvartalsvisa optimeringsuppdateringar för Machine Learning Physics Simulation-modellen. Dessutom tillhandahåller vi både online- och offline-utbildning. Hittills upprätthåller alla kundsystem 100 % användningsgrad och över 98 % nöjdhet med problemlösning.