AI-fysica simulatiemodel
Om de schaarste aan bedrijfsdata aan te pakken, ontwikkelt Gallop World IT technologieën voor 'small-sample learning + domain adaptation', gebaseerd op machine learning-gebaseerde fysieke simulatie. Voor bedrijven met beperkte data maken we deep learning-modellen voor fysieke simulatie mogelijk via drie lagen: het leveren van conforme datasets, het integreren van fysieke mechanismen om data-afhankelijkheid te verminderen en het automatiseren van dataverzameling via het platform. Voor gespecialiseerde scenario's zoals niche chemische synthese bouwen toegewijde teams aangepaste modelframeworks. Deze modellen worden ingekapseld in een low-code industrieel AI-platform, waardoor niet-technisch personeel ze moeiteloos kan bedienen.
- informatie
In de context van diepe integratie van AI en de industrie kampt fysicasimulatie met knelpunten in de industrie, zoals "lage rekenefficiëntie, lastige scenario-aanpassing en hoge data-afhankelijkheid". Gebaseerd op "algoritme-innovatie + industriële expertise" heeft Gallop World IT volwassen AI-aangedreven fysicasimulatieoplossingen ontwikkeld voor slimme productie, nieuwe energie, lucht- en ruimtevaart en andere sectoren. Door gebruik te maken van kerntechnologieën zoals AI-aangedreven fysicasimulatie, Machine Learning fysicasimulatie en Deep Learning fysicasimulatiemodel, heeft het bedrijf een efficiënt en nauwkeurig AI-fysicasimulatiesysteem voor engineering ontwikkeld. Met sterke technische mogelijkheden en scènegebaseerde implementatie fungeert het als een belangrijke partner in de digitale transformatie van bedrijven.
Het bedrijf heeft de traditionele knelpunten in simulatie-efficiëntie doorbroken door een AI-simulatie-engine met milliseconderespons te ontwikkelen. Door middel van "physical mechanism modeling + deep learning transfer" gebruikt het klassieke natuurkundige formules om een fundamenteel raamwerk te creëren, gecombineerd met mass data training voor het Deep Learning Physics Simulation Model. Zo worden in de simulatie van thermische runaway van nieuwe energiebatterijen traditionele 24-uursprocessen verkort tot 500 milliseconden met een foutpercentage van <3%. Scenario's zoals het voorspellen van de vermoeiingslevensduur van auto-onderdelen en het analyseren van de luchtstroom van luchtmotoren in de lucht- en ruimtevaart zorgen voor een 100-1000x hogere efficiëntie, wat toonaangevende bedrijven helpt testcycli te verkorten en R&D-kosten te verlagen.
Tegelijkertijd richt Gallop World IT zich op het aanpakken van de lage databeschikbaarheid en de beperkte herbruikbaarheid van modellen door industriële oplossingen te creëren met "lage data-afhankelijkheid + cross-scene migratie", waarmee het Industrial AI Physics Simulation Platform en de Engineering AI Physics Simulation-services verder worden versterkt. Het bedrijf heeft technologie ontwikkeld voor "small-sample learning + domain adaptation", waarbij fysieke voorkennis wordt geïntegreerd om de datavereisten te minimaliseren. Bij simulatie van bewerkingsprocessen zijn bijvoorbeeld slechts 50 datasets nodig om een nauwkeurigheid van 92% te bereiken. Er worden ook cross-scenario transfermodules ontwikkeld om de modelaanpassingscycli aanzienlijk te verkorten.
Veelgestelde vragen
V: Ons bedrijf heeft weinig ervaring met natuurkundige simulatie en beperkte dataverzameling. Kunnen we het Deep Learning Physics Simulation Model en het Industrial AI Physics Simulation Platform van Gallop World IT direct gebruiken?
A: Absoluut. Voor bedrijven met schaarse data hanteren we een 'drielaags empowerment'-model gebaseerd op AI-gestuurde Physics Simulation om data-afhankelijkheid aan te pakken: Ten eerste bieden we algemene industriële basisdatasets (bijv. materiaalparameterbibliotheken en simulatiedata van typische omstandigheden) als initiële ondersteuning voor het trainen van het Deep Learning Physics Simulation Model, allemaal gebaseerd op jarenlange ervaring in de industrie en ongevoelig gemaakt voor naleving. Ten tweede integreren we met behulp van een 'physics-first' modelleringsaanpak gevestigde fysische formules en processtandaarden in het model, waardoor de afhankelijkheid van echte data aanzienlijk wordt verminderd. Bij veldsimulatie van de temperatuur van een chemische reactor zijn bijvoorbeeld alleen basisparameters van de klant nodig voordat deze worden gecombineerd met het thermodynamische model van Engineering AI Physics Simulation voor een snelle systeemconfiguratie. Tot slot bieden we een lichtgewicht 'gebruik tijdens training'-tool waarbij het Industrial AI Physics Simulation Platform automatisch realtime productiedata verzamelt en het model optimaliseert door middel van incrementeel leren. Doorgaans verbetert de nauwkeurigheid binnen drie maanden van 85% naar meer dan 95%.
V: Ons productiescenario is zeer specifiek (bijvoorbeeld de synthese van niche chemische producten). Kunnen de Machine Learning Physics Simulation- en Engineering AI Physics Simulation-oplossingen van Gallop World IT zich aanpassen aan dergelijke niet-standaardscenario's?
A: Ja. Onze kernkracht ligt in "op maat gemaakte modelleringsmogelijkheden". Voor gespecialiseerde scenario's maken we gebruik van AI-aangedreven fysicasimulatietechnologie en hanteren we een proces van "diepgaande scenarioanalyse + modulaire aanpassing". Ten eerste voert een toegewijd team van experts uit de industrie en AI-algoritme-engineers on-site analyses uit van de belangrijkste fysieke processen, sleutelfactoren en bedrijfsdoelstellingen. Ten tweede wordt op basis van deze analyse een aangepast fysiek modelframework gebouwd. In nichescenario's voor chemische synthese optimaliseren we bijvoorbeeld reactiekinetische vergelijkingen en materiaaldiffusiemodellen om ervoor te zorgen dat de logica van de Machine Learning Physics Simulation aansluit op de werkelijke processen. Ten derde wordt het model getraind met behulp van de beperkte data en leertechnieken voor kleine steekproeven van de onderneming, verfijnd via een gesloten lus van "simulatievoorspelling - on-site validatie - parameteriteratie".
V: Hebben medewerkers na de introductie van AI-Powered Physics Simulation-modellen en het Industrial AI Physics Simulation Platform professionele AI- of simulatievaardigheden nodig? Hoe wordt er doorlopende technische ondersteuning geboden?
A: Er zijn geen professionele technische vaardigheden vereist en we bieden volledige ondersteuning gedurende de hele levenscyclus om een efficiënte werking van het systeem te garanderen. Op operationeel niveau vatten we het Deep Learning Physics Simulation Model samen in een "low-code visueel platform" met een bedrijfsvriendelijke interface. Bij machinale simulatie hoeven medewerkers bijvoorbeeld alleen parameters te selecteren en op "Start Simulation" te klikken om een rapport te ontvangen met defectvoorspellingen en optimalisatiesuggesties. Aangepaste sjablonen voor "one-click simulation" zijn ook beschikbaar, wat de drempel voor gebruik via het Industrial AI Physics Simulation Platform aanzienlijk verlaagt. Voor ondersteuning hanteren we een "drielaags garantiesysteem": Niveau 1 - Een toegewijde customer succes manager reageert binnen twee uur op verzoeken; Niveau 2 - Het technische team biedt binnen 24 uur ondersteuning op afstand of op locatie; Niveau 3 - Kwartaalupdates voor de optimalisatie van het Machine Learning Physics Simulation model. Daarnaast bieden we zowel online als offline trainingen aan. Tot op heden hebben alle klantsystemen een gebruikspercentage van 100% en een tevredenheidspercentage van meer dan 98% over de probleemoplossing.
