AI-fysikksimuleringsmodell

I sammenheng med dyp integrering av AI og industri står fysikksimulering overfor industriproblemer som «lav beregningseffektivitet, vanskelig scenariotilpasning og høy dataavhengighet». Gallop World IT har, basert på «algoritmeinnovasjon + bransjeekspertise», utviklet modne AI-drevne fysikksimuleringsløsninger som dekker smart produksjon, ny energi, luftfart og andre felt. Ved å utnytte kjerneteknologier, inkludert AI-drevet fysikksimulering, maskinlæringsfysikksimulering og dyplæringsfysikksimuleringsmodell, har selskapet bygget et effektivt og nøyaktig ingeniørbasert AI-fysikksimuleringssystem. Med sterke tekniske evner og scenebasert implementering fungerer det som en nøkkelpartner i digital transformasjon av bedrifter.

Selskapet har brutt gjennom tradisjonelle flaskehalser i simuleringseffektivitet ved å lage en AI-simuleringsmotor med millisekundrespons. Gjennom «fysisk mekanismemodellering + dyp læringsoverføring» bruker de klassiske fysikkformler for å etablere et grunnleggende rammeverk kombinert med massedatatrening for Deep Learning Physics Simulation Model. For eksempel, i simulering av termisk runaway i nye energibatterier, forkortes tradisjonelle 24-timers prosesser til 500 millisekunder med en feilrate på <3 %. Scenarier som utmattingslevetidsforutsigelse av bilkomponenter og analyse av luftstrøm i luftfartsmotorer oppnår 100–1000 ganger effektivitetsforbedringer, noe som hjelper ledende selskaper med å komprimere testsykluser og redusere FoU-kostnader.

Samtidig fokuserer Gallop World IT på å takle lav datatilgjengelighet og dårlig gjenbrukbarhet av modeller ved å lage industriløsninger med «lav dataavhengighet + migrering på tvers av scener», noe som ytterligere styrker den industrielle AI-fysikksimuleringsplattformen og tjenestene for ingeniør-AI-fysikksimulering. Selskapet har utviklet teknologi for «læring i små utvalg + domenetilpasning», som inkluderer fysisk forkunnskap for å minimere datakrav. For eksempel, i simulering av maskineringsprosesser er det bare behov for 50 datasett for å oppnå 92 % nøyaktighet. Moduler for overføring på tvers av scenarioer er også utviklet for å forkorte modelltilpasningssyklusene betydelig.

Ofte stilte spørsmål

Q: Vårt firma har liten erfaring med fysikksimulering og begrenset datainnsamling. Kan vi bruke Gallop World ITs dyplæringsfysikksimuleringsmodell og industrielle AI-fysikksimuleringsplattform direkte?

A: Absolutt. For bedrifter med knappe data, tar vi i bruk en «trelags empowerment»-modell basert på AI-drevet fysikksimulering for å håndtere dataavhengighet: For det første tilbyr vi generelle baseline-datasett for industrien (f.eks. materialparameterbiblioteker og typiske tilstandssimuleringsdata) som initial støtte for trening av Deep Learning Physics Simulation Model, alt hentet fra mange års bransjeerfaring og desensibilisert for samsvar. For det andre, ved å bruke en «fysikk-først» modelleringstilnærming, integrerer vi etablerte fysiske formler og prosessstandarder i modellen, noe som reduserer avhengigheten av reelle data betraktelig. For eksempel, i simulering av temperaturfelt for kjemiske reaktorer, er det bare nødvendig med grunnleggende parametere fra klienten før de kombineres med den termodynamiske modellen for Engineering AI Physics Simulation for raskt systemoppsett. Til slutt tilbyr vi et lett «bruk-under-trening»-verktøy der Industrial AI Physics Simulation Platform automatisk samler inn produksjonsdata i sanntid og optimaliserer modellen gjennom trinnvis læring. Vanligvis, innen tre måneder, forbedres nøyaktigheten fra 85 % til over 95 %.

Spørsmål: Produksjonsscenarioet vårt er svært spesifikt (f.eks. syntese av nisjekjemiske produkter). Kan Gallop World ITs løsninger for maskinlæringsfysikksimulering og ingeniørbasert AI-fysikksimulering tilpasse seg slike ikke-standardiserte scenarier?

A: Ja. Vår kjernestyrke ligger i «tilpassede modelleringsmuligheter». For spesialiserte scenarier bruker vi en prosess med «dyp scenarioanalyse + modulær tilpasning» ved hjelp av AI-drevet fysikksimuleringsteknologi: Først utfører et dedikert team av bransjeeksperter og AI-algoritmeingeniører analyser på stedet av sentrale fysiske prosesser, nøkkelfaktorer og forretningsmål. For det andre bygges et tilpasset rammeverk for fysisk modell basert på denne analysen. For eksempel optimaliserer vi reaksjonskinetiske ligninger og materialdiffusjonsmodeller i nisjescenarioer for kjemisk syntese for å sikre at logikken i maskinlæringsfysikksimuleringen samsvarer med faktiske prosesser. For det tredje trenes modellen ved hjelp av bedriftens begrensede data og læringsteknikker med små utvalg, raffinert gjennom en lukket sløyfe av «simuleringsprediksjon – validering på stedet – parameteriterasjon».

Spørsmål: Vil ansatte trenge profesjonelle AI- eller simuleringsferdigheter etter introduksjonen av AI-drevne fysikksimuleringsmodeller og den industrielle AI-fysikksimuleringsplattformen? Hvordan gis det kontinuerlig teknisk støtte?

A: Ingen profesjonelle tekniske ferdigheter kreves, og vi tilbyr full livssyklusstøtte for å sikre effektiv systemdrift. På driftsnivå innkapsler vi Deep Learning Physics Simulation Model i en «lavkode-visuell plattform» med et forretningsvennlig grensesnitt. For eksempel, i maskineringssimulering trenger ansatte bare å velge parametere og klikke på «Start simulering» for å motta en rapport som inkluderer feilforutsigelser og optimaliseringsforslag. Tilpassede «ettklikks-simuleringsmaler» er også tilgjengelige, noe som reduserer barrieren for drift betydelig via Industrial AI Physics Simulation Platform. For støtte har vi et «tre-trinns garantisystem»: Nivå 1 – En dedikert kundesuksessansvarlig svarer på forespørsler innen to timer; Nivå 2 – Det tekniske teamet tilbyr ekstern eller på stedet støtte innen 24 timer; Nivå 3 – Kvartalsvise optimaliseringsoppdateringer for Machine Learning Physics Simulation-modellen. I tillegg tilbyr vi både online og offline opplæring. Til dags dato opprettholder alle kundesystemer 100 % bruksrater og over 98 % tilfredshet med problemløsning.