Ansys TwinAIは、AI/ML技術を活用して、実際のデータから得られる知見と物理モデルの精度を統合するデジタルツインソリューションです。
Ansys TwinAIは、AIを活用したシミュレーションベースのデジタルツインプラットフォームです。シミュレーションエンジン、オペレーティングシステム、およびデータストリームのためのクラウドインフラストラクチャと同じような環境内でデジタルツインモデルを検証します。 作成されたデジタルツインのシミュレーションを実行し、ハイブリッド分析によるデジタルツインの精度の向上、デプロイメントプロセスの簡略化と効率化を実現するさまざまな機能を利用できます。
Ansys TwinAIは、最先端のAI技術を活用して、実際のデータから得られる知見と物理モデルの精度を統合します。Ansys TwinAIは、比類ない精度と速度をもたらし、デジタルツインの潜在能力を完全に引き出します。
January 2025
Ansys 2025 R1 enhances its digital twin capabilities with hybrid analytics, scaled deployment, and new features for improved flexibility and usability. Key updates include the Ansys Unified Installer, a scriptable Python interface for reduced order models (ROMs), and enhancements to hybrid analytics post-processing. Ansys TwinAI now supports SysML v2 snippet export, menu-based help, expanded file export options, and new examples for PyAEDT and PyTwin to streamline development.
Explore the latest Ansys updates for streamlined simulation workflows: enhanced usability with the Unified Installer, advanced scripting via Python for ROMs, Hybrid Analytics post-processing improvements, SysML v2 export from TwinAI, direct TwinAI help access, flexible file exports, and new PyAEDT/PyTwin examples to optimize digital twin development.
Enhance simulation accuracy and efficiency with new Ansys updates: SVD Basis for ROMs, error prediction and uncertainty quantification on response surfaces, ROM error summaries in the Dynamic ROM Builder, and the ability to identify states from trajectory in dynamic ROMs, ensuring robust digital twin development.
Discover advanced features for enhanced simulation: export VHDL-AMS components for CS FMU, utilize Foster Network Thermal Models in SPICE Netlists, improve Maxwell transient co-simulation and device characterization, leverage SML compiler upgrades with array-type design variables, access Modelica Standard Library 4.0.0, beta PSPICE MOSFET support, and updated VHDL-AMS encryption keys.
Ansys TwinAIでは、作成したツインをインポートし、異なるOSで実行する必要がある場合はモデルをクロスコンパイルして、ツインシミュレーションをテストおよび検証することで、デプロイ前に実行のパフォーマンスと精度が期待どおりであることを確認できます。
Ansys TwinAIは、高速で正確かつ進化するツインを得るための幅広い機能を備えています。
TwinAIのリソース&イベント
2024 R2のリリースでは、Ansys Design Languageの統合や新しいUI/UXの改善など、複数の新しい機能が追加されました。また、単一の環境で次数低減モデルをFMUとして作成でき、強化された動的ROMの初期化を活用できるようになりました。
AI/ML技術を活用して、実際のデータから得られる知見と物理モデルの精度を統合するデジタルツインソリューションであるAnsys TwinAIについて紹介します。
このウェビナーでは、ユーザーのPythonアプリケーションを実装するためのPyTwinとAPIについて詳しく説明します。
Ansysは、障がいを持つユーザーを含め、あらゆるユーザーが当社製品にアクセスできることが極めて重要であると考えています。この信念のもと、US Access Board（第508条）、Web Content Accessibility Guidelines（WCAG）、およびVoluntary Product Accessibility Template（VPAT）の最新フォーマットに基づくアクセシビリティ要件に準拠するよう努めています。
