AI和ML:模拟的美丽新世界

人工智能和机器学习几乎影响着我们职业和个人生活的方方面面，工程仿真也不例外。

虽然人工智能和机器学习的概念过去听起来像是科幻小说里的东西，但今天它们变得无处不在——毫无疑问，它们正在让我们的生活变得更美好。从早期疾病检测和辅助驾驶到仓库优化、生产线和其他工作场所，人工智能(AI)和机器学习(ML)正在帮助我们变得更健康、更安全、更高效。

因为人工智能和机器学习的能力似乎没有限制，所以它们也在悄悄地改变工程模拟领域也就不足为奇了。最近，Ansys一直在与AI和ML领域的全球思想领袖合作，努力使Ansys的一流工具变得更好。

例如，软件开发总监Jay Pathak正在领导一个Ansys研究团队，他们最近共同撰写了一篇论文与斯坦福大学合作，研究如何将机器学习应用于表示几何形状，以适合学习各种Ansys求解器中使用的偏微分方程的方式。轻量级几何表示是任何接近求解器领域的机器学习的起点。

利用卷积神经网络，Ansys-Stanford团队正在利用新的、数据驱动的和物理信息的机器学习模型，这些模型可以允许计算机辅助设计(CAD)引擎通过新的几何编码过程快速表示简单的形状。新的轻量级编码过程产生压缩的空间表示，仍然产生数字精确的结果。

在取得进展的同时，我们继续在这里投资，使其更具可扩展性，因此它可以快速表示Ansys客户所需的任何复杂程度的形状。Pathak说:“最终，成千上万的建模应用程序，跨越许多复杂的形状和非常复杂的几何形状，可能会被这些新的几何编码技术简化和加速。”

最终，Pathak和他的团队正在努力使Ansys的几何理解更智能、更自主，能够根据需要直观地混合2D和3D对象的轻量化和重量化表示，以解决每个客户的问题。“我们一直试图在解决方案的准确性和速度之间找到‘最佳点’，”Pathak补充道。“令人兴奋的是，机器学习能力可能是我们的软件为每个客户问题找到适当平衡的关键。”

利用AI和ML创建更轻量的几何表示

Pathak说:“我认为我们都明白，人工智能和机器学习可以解决计算机视觉和自然语言处理中极其庞大、数字密集、复杂的问题，我们对将其应用于学习物理学感到兴奋，这在很多方面是相似的。”“它们具有无与伦比的能力，可以在训练模式下摄取大量数据，并在部署模式下在几毫秒内得出统计上准确的答案。有时候，其中一些模拟需要人类数周甚至数月才能完成。”

Pathak指出，机器学习可以补充技术工具，比如仿真软件。“机器学习工具可以用于对几何形状进行分类，识别零件连接，并作为推荐系统，在处理几何零件和组件或在Ansys产品中设置模拟问题时决定下一步的步骤。这将在客户可用性和生产力方面迈出一大步。”

“最近与斯坦福大学共同撰写的论文专注于提高以一种适合学习物理的方式表示几何的艺术水平。我们已经展示了我们的模型的强大泛化，包括来自其他公共数据集的验证。该模型虽然使用简单零件(如球体，圆柱体或prims)和与其他类似零件的工会或交叉点进行训练，但可以推广到Ansys客户使用的复杂零件，如发动机，涡轮机等。“我们正在探索机器学习的潜力，以补充我们传统的软件开发工作，而不是仅仅依靠人类软件开发人员来推进最先进的工程模拟。”

AI和ML如何提供帮助?根据Pathak的说法，通过识别几何图形中的重复模式，机器学习可以只编码相关信息，从而允许适当程度的压缩来表示几何图形。当需要时，可以使用经过训练的模型将这种表示解码为成熟的3D或2D几何形状。

“机器学习中最大的挑战之一是泛化，比如训练后的模型在训练过程中从未见过的新复杂几何形状的挑战下如何表现。我们必须确保在训练期间，我们有足够的几何形状覆盖，在足够的保真度水平上，以产生轻量级但准确的表示，”Pathak解释说。“我们希望确保我们的模型能够看到几何形状的巨大变化，以确保模型的数据效率。否则，我们将面临训练时间长而缓慢的风险。”

展望未来

人工智能和机器学习的应用仍处于相对起步阶段，其使模拟更快、更智能、更准确的全部潜力尚未被看到。但Pathak强调，Ansys的软件开发团队致力于为人工智能的进步做出贡献，总有一天，Ansys的全球客户将能够实现这个勇敢的模拟新世界。

Pathak表示，人工智能和机器学习的广泛采用对许多产品的性能产生了巨大的影响，而结合这种先进技术使产品开发团队的工作比以往任何时候都更加复杂和具有挑战性。

与此同时，Ansys正在利用这些相同的AI和ML功能来帮助客户解决最复杂的问题。“我们从几何表示的任务开始，因为这是一个基本问题，几乎影响到每个工程团队。但机器学习的其他应用也没有限制，比如解决物理问题、网格划分、识别不同的领域等。

对于我们行业的每个人来说，这是一个激动人心的时刻，我认为我们才刚刚开始意识到人工智能和机器学习的潜力，以改变我们所知道的世界——包括模拟软件的能力。

有关人工智能和机器学习的更多信息，访问Ansys AI/ML技术趋势页面．