人工智能工程仿真应用“，
AI/ML技术已成功应用于众多行业，如智能代理的自然语言理解、社交媒体的情感分析、金融领域的算法交易、药物发现和电子商务的推荐引擎。
人们往往没有意识到AI/ML在模拟工程中所扮演的角色。事实上，AI/ML适用于模拟工程，对于颠覆和提高客户生产力至关重要。通过AI/ML增强的先进仿真技术正在支撑工程设计过程。
人工智能如何改进仿真技术
了解仿真在人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习应用中的作用，以及Ansys如何将AI和ML集成到仿真软件中。
人工智能与仿真相结合的好处
加快速度和准确性
Ansys采用AI/ML方法自动查找仿真参数，同时提高速度和精度。
增加模拟
AI/ML可以加速芯片热解决方案，并开发一种流体求解器，将局部区域的高保真解决方案与粗区域的ML方法相结合。
获得商业智能
驱动商业智能决策，如Ansys仿真求解器的计算资源预测需求。
优化设计空间探索
AI/ML可以指导早期的产品优化工作，帮助工程师根据数千个参数快速找到最佳设计空间。
用模拟加速机器学习
了解Ansys Fluent如何有效利用人工智能(AI)在不影响精度的情况下提高性能。初步结果显示加速了86倍。
Michael P. Brenner是哈佛大学应用数学和应用物理的Michael F. Cronin教授和物理学教授。布伦纳也是谷歌Research的研究科学家。他在“Fluent中通过用户定义函数进行机器学习对流离散化”中概述了他与Ansys和谷歌研究的工作。
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)
人工智能作为一个概念来描述一个程序，它可以感知、做出决定、采取行动，并根据这些决定的结果进行调整，至少从第一批计算机出现以来就已经存在了。
机器学习是通过向算法提供分类数据来实现人工智能的一种手段，这样算法就可以随着时间的推移而改进，而无需显式编程。
深度学习作为实现机器学习的一种手段，使用人工神经网络，这是一种试图模仿人类大脑如何做出决策的算法，包括对数据进行自己的分类。DL通常需要大量数据和高性能计算(HPC)。
只要能收集到足够多的数据来训练算法，人工智能的发展就已经成熟，从指导自动驾驶汽车到预测能源使用，再到通过学习复杂的物理学来加速工程模拟。华体会官网app下载新浪
工程自动驾驶汽车与仿真和华体会官网app下载新浪人工智能
开发自动驾驶汽车技术是华体会官网app下载新浪一项艰巨的挑战，需要在传感技术、机器学习和人工智能方面取得新的发展。
开发先进的驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车是一个前所未有的挑战。华体会官网app下载新浪据估计，为了确保安全性和可靠性，需要进行数十亿英里的道路测试。这个不可能完成的任务只有借助工程模拟才能完成。通过仿真，可以虚拟测试数千个驾驶场景和设计参数的精度、速度和成本经济。
这场60分钟的网络研讨会将介绍在自动驾驶汽车和ADAS的发展中，仿真至关重要的六个具体领域。华体会官网app下载新浪它还将提供示例并证实仿真的好处，同时确定ADAS和自动驾驶汽车仿真所需的工具。华体会官网app下载新浪
人工智能使工程师能够更快地处理大型、复杂的设计，而不会为了速度而牺牲精度。
模拟速度增加100倍
Ansys使用Ansys RedHawk-SC系列产品中的深度神经网络将蒙特卡罗模拟速度提高了100倍，以更好地了解电压对时序的影响。
1000倍更快的解决方案
一个汽车客户利用Ansys OptiSLang的机器学习技术，为所谓的“卡住”交通问题找到了一个自动解决方案，在这种情况下，前面的车辆突然变道并使交通减速。他们能够以比之前使用蒙特卡罗方法快1000倍的速度找到这个问题的解决方案。
1万种不同的设计
随着AI / ML的使用，我们正在进入一个生成式设计的世界，根据规格探索10,000种不同的设计，并通过高性能计算和Ansys Cloud快速模拟它们，为设计师提供最佳选择。
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