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精密模具仿真技术

Erfahren Sie mehr über模具辊的仿真在Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles leren (ML)和深度学习和wie Ansys KI和ML在模具仿真软件集成。

Vorteile der Kombination von künstlicher智能与仿真

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Geschwindigkeit和Genauigkeit verbessern

Ansys verwendet KI/ML-Methoden zur automatischen Ermittlung der模拟参数,um die Geschwindigkeit和die Genauigkeit gleichzeeitig zu verbessern。

模拟verbessern

KI/ML kann thermische Lösungen für Chips beschleunigen und einen fluid - solver entwickeln, der High-Fidelity-Lösungen in lokalen Bereichen mit ML- methoden in groben Bereichen kombiniert。

冯商业智能专业人士

Unterstützung von business - intelligent - entscheidungen, z. B. zur Vorhersage des Bedarfs an Rechenressourcen für ansys - simulation - solver。

设计空间探索optimieren

KI/ML kann frühe Produktoptimierungsbemühungen leiten,在德国的机械工程中,在德国的机械工程中,在德国的机械工程中,在德国的参数中。

Beschleunigen Sie das maschinelle lerenmit模拟

Erfahren Sie, wie Ansys Fluent künstliche智能(AI) effektiv nutzen kann, um die Leistung zu verbessern, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen。Erste Ergebnisse zeigen eine 86-fache Beschleunigung。

Michael P. Brenner ist Michael F. Cronin教授für angewandte数学和angewandte物理学教授für哈佛大学物理学教授。Brenner ist auerdem wissenschaftlicher Mitarbeiter bei谷歌研究。在“机器学习对流离散化通过用户定义函数在Fluent”gibt er einen Überblick über塞纳工作mit Ansys和谷歌研究。

Technische Simulationsanwendungen für künstliche智能

Die KI/ ml - technology wologie in zahlreichen Branchen erfolgreich eingesetzt, z. B. beim Verstehen natürlicher Sprache für intelligent Agenten, der Stimmungsanalyse in sozialen Medien, beim algorithm mischen Handel im Finanzwesen, der Arzneimittelentdeckung and bei empfehlunsmaschinen für den elektronischen Handel。

Die Menschen sind oft niht bewusst, welche roll KI/ML in der Simulationstechnik spielt。Tatsächlich ist KI/ML für模具仿真技术von entscheidender Bedeutung,嗯模具Produktivität der Kunden zu verbessern und zu steigern。Eine fortschrittliche模拟技术,die durch KI/ML erweitert wid, unterstützt den technischen Konstruktionsprozess。

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AUTONOMOUS-BATTERY-SIMULATION-SOCIAL

文化冲突:物联网时代

Erfahren Sie,是passiert, wenn Sie die witichtigsten technologischen Innovationen von heute - künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge - in die technische模拟集成人。

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Maschinelles leren für die Materialwissenschaft verstehen

Maschinelles Lernen verkürzt die Zeit, die Entwicklung stärkerer和leichterer Materialien benötigt怪异。die ist wicichtig für die automobile - Luft- und Raumfahrt- und Baubranche。

AI和ML如何改变模拟

Wie KI und ML模具仿真verändern

Sehen Sie, wie Ansys den Einsatz von künstlicher智能和机器学习(AI/ML) erkundet,嗯所有的diese问题祖lösen。

三维人工智能压缩

KI und ML: Die schöne neue Welt der Simulation

Die Möglichkeiten von KI und ML verändern den Bereich der technischen模拟aller Stille。在生产蒸汽复杂工程和机械工程的技术工作中。

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本田汽车verbessert die entwicklunseffizienz mit einer Materialdatenbank

工作人员信息系统的效率方法,工作人员数据系统的机械设备的结构verknüpft, im Gegensatz zur konventionellen Werkstoffentwicklung nach dem试错- prinzip。

2021 - 01 - optislang ai.jpg

2022: Das Jahr, in dem KI in den Mittelpunkt rückt

Unternehmen, die datengestütztes KI- engineering and generative KI bei der Zusammenarbeit in der Cloud nutzen, werden im Jahr 2022 den Weg für ein neues Innovationsniveau einschlagen。

Künstliche Intelligenz (AI) vs. Maschinelles leren (ML) vs.深度学习(DL)

Künstliche智能程序系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统,计算机系统。

Maschinelles leren ist in Mittel zur Verwirklichung von KI, bei dem Algorithmen mit klaassifizierten Daten verorgt werden, so dass sie siich im Laufe der Zeit verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden。

深度学习als Mittel zur Verwirklichung von ML verwendet künstliche neuronale Netze, d.h Algorithmen, die versuchen zu imitieren, wie menschliche Gehirne Entscheidungen treffen, einschließlich ihrer eigenen Klassifizierungen von Daten。DL erfordert in der Regel große Datenmengen und Hochleistungscomputer (HPC)。

Überall dort, wo genügend Daten gesammelt werden können, um算法祖训人,bietetsdie entrwicklung von KI - von der Steuerung自动控制法über die Vorhersage des Energieverbrauchs bis hin zur Beschleunigung von technischen模拟duch das Erlernen复杂物理模拟器Zusammenhänge。

人工智能

自治法尔泽格mit模拟和KI entwickeln

人工智能

德国工业技术研究所,德国工业技术研究所,德国工业技术研究所,德国工业技术研究所,德国工业技术研究所künstliche德国工业技术研究所。

观看网络研讨会

德国的农业辅助系统和自治系统的农业辅助系统和自治系统。Schätzungen zufolge sind Milliarden von Kilometern an Straßentests erforderlich, um Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten。Diese unmögliche Aufgabe kann nur mit Hilfe der technischen模拟bewältigt werden。Mit Hilfe der Simulation können Tausende von Fahrszenarien und Konstruktionsparametern virtuell getestet werden, und zwar präzise, schnell und kostengünstig。

In diesem 60-minütigen网络研讨会werden secs spezifische Bereiche beschrieben, In denen die模拟在自主环境下运行的fahrzeeugen和ADAS unerlässlich ist。Außerdem werden Beispiele genant und die Vorteile der Simulation untermauert, während die für die Simulation von ADAS und autonomen Fahrzeugen erforderlichen Werkzeuge vorgestellt werden。

Beschleunigung der Simulation mit künstlicher Intelligenz, maschinellem leren und Deep Learning

KI ermöglicht es Ingenieur*innen, mit großen, komplexen Entwürfen schneller zu arbeiten, ohne dass die Genauigkeit zugunsten der Geschwindigkeit aufgegeben ward。

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100法希仿真系统

Ansys setzt在Ansys redhawk - sc - producktfamilie tiefe neuronale Netze ein, um Monte-Carlo-Simulationen bis zu 100-mal schneller zu machen和die Auswirkungen von Spannungen auf das Timing besser zu versteen。

2021 - 01 - optislang modeling.jpg——减少

1.000X schnellere Lösung

in Kunde aus der automobile industrial nutzte die Vorteile des maschinellen renens von Ansys OptiSLang, um eine autonome Lösung für das sogenannte "Stau"-Problem zu finden, bei dem Ein vorausflecdes Fahrzeug plötzlich die Spur wechselt and den Verkehr verlangsamt。Das Unternehmen war in der Lage, eine Lösung für dieses Problem zu finden, und zwar 1.000 Mal schneller als mit den bisherigen monte - carlomethoden。

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10,000 verschiedene设计

它的Einsatz von KI/ML更好的wir weine Welt des生成设计,在der 10,000 verschiedene设计auf der Grundlage von Spezifikationen untersucht和Mit Hilfe von Hochleistungsrechnern和Ansys Cloud schnell simliert werden, um Konstrukteur*innen die best Option zu bieten。

专业知识

Ausgewahlte Veranstaltungen

2021 - 01 -权力system.jpg——艺术家-芯片方案

多变量Build-Qualitätsmetriken mit hohem Abdeckungsgrad bei power - integrity - signff

Halbleiterchips für die nächste Generation von Automobil-, Mobil- and high - performance computing - anwendungen - angetrieben durch KI- und maschinelle lerneralgorithmen - erfordern den Einsatz fortschrittlicher 16/7nm- system -on- chip (soc), die größer, schneller und komplexer sind。

带有5G符号的计算机芯片图形

5g设计创新仿真

Diese Präsentation zeigt die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der mobilen Vernetzung und wie die Konvergenz von 5G,边缘计算和künstlicher Intelligenz die Branchenlandschaft verändern wid。

人工智能

SkyAngels和Ansys

Sehen Sie, wie die Ansys-Simulation SkyAngels在Entwicklung von Berechnungsintelligenz für autonomous luftfahrzeeuge unterstützt, die in einem niht segregierten Luftraum auf einem vorgegebenen zertifierungspfad navigieren sollen。

Ausgewahlte Ressourcen

祖登资源

Ressourcen

驾驶雷达革命arbe

在Ansys optiSLang中的Neuerungen

Die Deep-Learning-Erweiterung von optiSLang ergänzt den mopp - wettbewerb(最佳预后元模型)um neuronale Netze, mit denen sehr große Datensätze schnell und präzise analysiert werden können。特威克隆的法援系统。

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Ansys Multiphysics-Lösungen erhalten die zertifizerung für die N3- und N4-Prozesstechnologien von TSMC

Dies ermöglicht es den Kunden, kritische Energie-, Wärme- und Zuverlässigkeitsstandards für hochentwickelte Chips für künstliche Intelligenz/ maschinenleren, 5G, Hochleistungscomputer (HPC), Netzwerke und autonome Fahrzeuge zu erfüllen。

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积分模拟平台,在自主温度下的积分模拟平台

Die heutigen autonomen Fahrsysteme werden größtenteils mit deep - learmen entwickelt, Die so trainiert werden können, dass sie in nahezu jeder Fahrsituation Die richtige Entscheidung treffen。diesel system fehlen jedoch die detaileren anddie Architektur, die bisher für die Validierung sicherheitskritischer Software verwendet wurden, wie z. B. für die Steuerung von verkehrsflugzeeugen。

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我的孩子,我的孩子,我的孩子,我的孩子

Damit sicic模具添加剂Fertigung (AM) als gängige industrielle生产工艺技术ik durchsetzen kann, muss eine Herausforderung bewältigt werden: Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit。Wie können prozesparameter für additiv gefertigte Teile schnell optimiert und somit die Markteinführungszeit verkürzt werden?

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