Altair PhysicsAI™は、パラメトリックスタディの制限なく過去データから学習することで高速な物理予測ができます。 設計・シミュレーションプラットフォームであるAltair® HyperWorks® からアクセス可能な、AIを利用したこのCAEテクノロジーでモデルをトレーニングします。古い設計コンセプト、類似の部品、異なったプログラムからのシミュレーションスタディを含む既存のシミュレーションスタディを使用します。 最新の幾何学的深層学習機能を備えたPhysicsAIでは、あらゆる形状と性能の関係を物理学的に特定します。 トレーニングが完了したPhysicsAIモデルは、予測が従来のソルバーシミュレーションよりも最大1000倍高速なので、より多くのコンセプトを評価して設計上の意思決定を改善できます。
メッシュでもCADモデルでも直接動作するPhysicsAIでは、さまざまな物理アプリケーションにわたる物理的結果を驚異的な速度で完全にアニメーション化します。 このようにアプローチを合理化すると、従来のソルバーシミュレーションの何分の一もない所要時間で、設計性能に関する貴重なインサイトが得られます。 衝突モデルでもHVAC設計でも、PhysicsAI予測なら実行時間が数秒に、what-ifシミュレーションのスタディが数か月から数日に短縮します。
PhysicsAIで物理予測が高速になるので、エンジニアリングチームは従来のソルバーシミュレーションだけで行うよりも多くの設計案をテストできます。 より多くの設計をより短時間で探索できるので、企業では開発サイクルの早い段階で設計を改善する方法を見つけられるようになり、イノベーションを競合他社よりも早く市場に投入できます。
AIを活用したテクノロジーで、過去のデータを活用して、物理予測を可能な限り最良のものにします。 トレーニング段階では、データがどこから来たかに関係なく、強力な幾何学的深層学習により指定のシミュレーションデータでPhysicsAIモデルをトレーニングできます。 予測の信頼性を確保するため、PhysicsAI環境のワークフローでは、従来のソルバーシミュレーションに対して予測を評価し検証します。
