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March 6, 2024
Das Zusammenspiel aus KI und Simulationstechnologie
Seit Mitte des 20. Jahrhunderts haben Wissenschaftler*innen und Ingenieur*innen ihre Designs mithilfe von Simulationen getestet, validiert und verbessert. Mit jedem Modell hat Simulationssoftware synthetische Daten generiert – Millionen von Berechnungen darüber, was funktioniert und was nicht. Heute kombiniert künstliche Intelligenz (KI) diese Erkenntnisse mit Echtzeiteinblicken, um die Lücken des Möglichen zu schließen und Simulation schneller und zugänglicher als je zuvor zu machen.
Künstliche Intelligenz in Kombination mit Simulation verspricht echte Vorteile für die Technik.
Welche Vorteile bietet die Kombination aus KI und Simulation?
Design und Entwicklung wurden in der Vergangenheit durch die Geschwindigkeit und Genauigkeit einzelner Ingenieur*innen, die Simulationen von Hand ausführten, eingeschränkt. Die Modellierung komplexer Systeme nahm viel Zeit und Fachwissen in Anspruch, was den Fortschritt verzögern konnte. Heutzutage beschleunigen KI-gestützte Simulationen das Design und die Optimierung branchenübergreifend, insbesondere in Bereichen, in denen Genauigkeit und Effizienz entscheidend sind, wie z. B. in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Elektronik und der Materialwissenschaft.
KI-gestützte Simulationen sind:
- Schneller: KI kann frühere Simulationen analysieren, um komplexe Muster schnell zu erkennen und neue Informationen einzubeziehen, um die Beziehungen innerhalb der Daten zu überprüfen.
- Benutzerfreundlicher: KI kann die Verwendung von Simulationen demokratischer gestalten, indem sie sie durch benutzerfreundliche webbasierte Anwendungen für Laien zugänglicher macht.
- Umfassender: KI-Simulationen ermöglichen die Integration mehrerer Modelle, um komplexe Systeme umfassend darzustellen.
- Kontinuierlich dabei, sich zu verbessern: Dank des iterativen Designprozesses, der durch KI und Simulation ermöglicht wird, können Ingenieur*innen, ihre Konstruktionen mit weniger Einschränkungen zu verbessern.
KI ermöglicht die Demokratisierung von Simulationen für ein breiteres technisches Publikum.
So ermöglicht das KI-Training schnelle Voraussagen
Damit KI funktioniert, muss sie intelligent sein. Datensimulation wird häufig verwendet, um KI themenübergreifend zu trainieren.
Simulationsdaten werden aus früheren Simulationen abgerufen und basierend auf dem Untersuchungsbereich in das KI-System eingespeist. Wenn die KI beispielsweise über integrierte Schaltkreise lernt, würde der Benutzer die Leistungsergebnisse von Leiterplatten in die Software laden.
Generative KI, die auf die 3D-Physik angewendet wird, nutzt zuvor generierte Simulationsergebnisse von physikalisch basierten Solvern, um die KI-Modelle zu trainieren und schnellere Voraussagen zu liefern. Eine wichtige Weiterentwicklung datengesteuerter Ansätze im Vergleich zur bestehenden Modellierung mit reduzierter Ordnung (reduced-order modelling, ROM) besteht darin, dass Ingenieur*innen ihre Geometrien nicht parametrieren müssen, um das KI-Modell zu erstellen. Daher können die Leistungsvoraussagen über Designänderungen hinweg vorgenommen werden, selbst wenn die Geometriestruktur inkonsistent ist.
Während des Simulationsprozesses werden Designvarianten einer Geometrie an die KI weitergeleitet und die Voraussage der physikalischen Leistung erfolgt fast sofort. Dadurch wird die Iteration, Untersuchung und Optimierung von Designs wesentlich effizienter und einem breiteren technischen Publikum wie Designer*innen, Systemtechniker*innen sowie Methoden- und Werkzeugspezialist*innen zugänglich.
Herkömmliche physikalische Lösungsmethoden können auch verwendet werden, um ausgewählte, beste Designs mit vollständiger Simulation zu validieren.
Die Zukunft von KI und Simulation
Die für beide Seiten vorteilhafte Beziehung zwischen KI und Simulation wird die Effizienz für Ingenieur*innen und Designer*innen weiter steigern. Da die beiden Technologien branchenübergreifend und anwendungsübergreifend produktiver werden, wird ihre breite Einführung über das Engineering hinaus den menschlichen Fortschritt weiter beschleunigen. Wenn mehr Menschen die Vorteile von Voraussagen nutzen, indem sie diese leistungsstarken Tools kombinieren, werden sich die Möglichkeiten exponentiell erweitern.
Ein Beispiel für die Kombination aus KI und Simulation ist eine kürzlich erfolgte Ergänzung der Ansys Produktfamilie. Ansys SimAI ist eine Plattform für maschinelles Lernen für Ingenieur*innen, die die Leistung neuer Konzepte in verschiedenen Designphasen schnell erforschen und vorhersagen möchten. SimAI bietet zuverlässige und schnelle Ergebnisse und ist über eine benutzerfreundliche Cloud-native Anwendung zugänglich.
Ansys SimAI nutzt frühere Daten, um die Leistung neuer Designs vorherzusagen
Erfahren Sie, wie Ansys die Grenzen dessen, was mit KI möglich ist, verschiebt.