エンジニアのためのAI
Everything Solvable - すべてを解く | すべての問いを解決するAI搭載ソリューション
製品ライフサイクル全体にわたって人工知能(AI)のパワーを活かす先駆者であるアルテアは、エンジニアのためのAIの指標を構築します。 アルテアは、設計・シミュレーションツールにAIを組み込むことで、探索とイノベーションを加速します。 統合された使いやすいワークフローとオンデマンドのHPCリソースを組み合わせることで、人間の専門知識を活用してAIを強化できるようになります。 設計/開発から製品の使用に至るまでAIの力を拡張することで業界をリードするアルテアのフルサービスAIイネーブルメントプラットフォームなら、運用効率が高まり、投資利益率が最大化します。
お問い合わせエンジニアリングの未来はAI
- シミュレーションの力を高める:AIを活用したワークフローにより、CAEを合理化し、製品開発を加速します。
- 予測の力を解き放つ:幾何学的深層学習により、信頼性の高い物理予測が記録的な速さで実現します。
- データを洞察力に変換する:CAD、CAE、テスト データを簡単に管理して、将来を見据えた知識を獲得できます。
- あらゆる課題にAIを:限られたデータで精度を追求した高度なシステムシミュレーション手法を利用できます。
- フリクションレスAIの導入:ノーコードのワークフローとオンデマンドのHPCにより、AIの統合が容易になります。
- 協調イノベーション:統合された環境により、すべての関係者がAIを活用してROIを最大化できるようになります。

画期的なイノベーション
組み込みAIにより、物理ベースのシミュレーションよりも1,000倍速く設計を探索できます。
シミュレーションとテストデータを活用して隠れた洞察を見つけ、確信を持って予測し、効率を最適化する業界トップクラスの組み込みAIで、エンジニアリングのワークフローを変革します。
AIを活用したワークフロー
HPCを活用してデータ管理を簡略化することで、AIを人間の専門知識で強化できます。
HPCプラットフォームがアクセスしやすいと、設計サイクルとプロセスを合理化できます。 GPUアクセラレーションAIモデルトレーニングとデータ生成ワークフローは、データサイエンスやITの専門知識を必要とせず、シンプルに設計されています。


設計から運用まで
よりスマートな製品エンジニアリングと、より情報に基づいたビジネス上の意思決定を実現するオールインワンのAI対応プラットフォーム。
アルテアのセルフサービス型で、ノーコードからフルコードまで対応するデータ分析、AI活用プラットフォームで、あらゆるスキルレベルのユーザーが運用データを活用できるようになれば、持続可能な製造の加速、無駄の削減、効率化、新たな機会の創出が実現します。
「Altair® romAI™は、現在のワークフローにシームレスに統合され、シミュレーションの実行に必要なHPC時間を短縮しながら、非常に正確な結果を導出しました」
レオナルド、デジタルエンジニアスペシャリスト、フェデリコ・ダミコ氏
注目のAIを活用したエンジニアリングおよびビジネスソリューション
注目のリソース

Creating Tomorrow Panel: Innovating with AI-Powered Engineering
Panel discussion presented as part of Altair's Future.Industry 2024 conference.
Panelists:
Dr. Fatma Kocer | VP Engineering Data Science, Altair
Martin Ortega Breña | Design Manager, Mabe
Carlos Lopes | Director of Advanced Engineering - Americas, Maxion Wheels
Dr. Donald Harby | Data Science and Machine Learning Engineer (Data Scientist), John Deere
Carsten Buchholz | Project Engineer - Hybrid Electric Flight Demonstrator, Rolls Royce
Engineering processes are fast evolving to a new paradigm of hybrid physics and data-driven modeling. Despite the focus on algorithm development for data science, the real challenge in this evolution is identifying value-added use cases and collecting the necessary data. This panel comprises four domain experts who have successfully worked through this challenge in their respective industries. We will ask what value they have identified for data-driven engineering, how they proceeded with their projects, how successes are measured, and how they envision the future of engineering data science. We also have an opportunity to get feedback on what they found helpful from Altair's offerings and collect their thoughts to shape our products.
