제품 설계와 개발 단계에서 AI 기술이 필요한 이유는 여러 가지가 있습니다.
첫째는 속도와 효율성 향상으로, AI 기술을 활용하면 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 설계 및 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이로써 제품의 시장 진입 시간을 단축하고 신속한 반응이 가능해집니다.
둘째, 최적화된 디자인이 가능합니다. AI는 대량의 데이터를 분석하여 최적의 디자인을 도출할 수 있습니다. 이를 통해 제품의 성능을 향상시키고, 비용을 절감하며, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
Altair physicsAI는 매개변수 연구의 제약 없이 과거 데이터를 학습하여 빠른 물리학 예측을 제공합니다. AI 기반 CAE 기술을 선보이는 physicsAI는 이전 설계 개념, 유사 부품 또는 다른 프로그램에서의 시뮬레이션 연구를 포함한 기존의 시뮬레이션 연구를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 지오메트릭 딥 러닝 능력을 갖춘 physicsAI는 Altair® HyperWorks®를 통해 이용 가능하며, 모든 물리 현상에 대한 형상과 성능 간의 관계를 식별합니다. 훈련된 physicsAI 모델은 전통적인 솔버 시뮬레이션보다 최대 1000배 빠른 예측을 제공하여 팀이 더 많은 개념을 평가하고 더 나은 디자인 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
왜 Altair physicsAI를 선택해야할까요?
1. 디자인 주기 가속화
physicsAI는 메시 또는 CAD 모델에서 직접 작동해 다양한 물리 응용 프로그램에서 화려한 속도로 완전히 애니메이션된 물리 결과물을 생성합니다. 이 간소화된 접근 방식은 전통적인 솔버 시뮬레이션에 필요한 시간의 일부분만 소요되며, 보다 가치 있는 디자인 성능 통찰력을 제공합니다. 충돌 모델이나 HVAC 설계와 같은 경우, physicsAI 예측은 런타임을 초 단위로 줄이고 여러 달 걸리던 상황 시뮬레이션 연구를 몇 일 안에 완료할 수 있도록 돕습니다.
2. 더 빠른 혁신
physicsAI는 기존 해석 시뮬레이션만으로는 불가능했던 설계 변화를 더 많이 테스트할 수 있는 신속한 물리 예측을 제공합니다. 짧은 시간 동안 더 많은 설계 탐색을 진행하면, 개발 주기 초기에 설계를 개선해 경쟁사보다 더 빠르게 혁신을 시장에 내놓을 수 있습니다.
3. 믿을만한 예측 지원
AI 기술은 과거 데이터를 활용하여 최상의 물리 예측을 제공합니다. 훈련 단계에서 강력한 기하학적 딥 러닝을 사용하여 physicsAI 모델을 지정된 시뮬레이션 데이터로 훈련시킵니다. 데이터의 출처에 관계없이 물리 AI 환경은 신뢰할 수 있는 예측을 보장하기 위해 예측을 평가하고 전통적인 솔버 시뮬레이션과 검증하는 워크플로를 제공합니다.
Altair physicsAI의 주요 기능
1. 네이티브 CAE 파일 지원
솔버에 구애받지 않는 물리AI 모델링 환경을 통해 과거 시뮬레이션 데이터 모델을 포함한 네이티브 CAE 모델로 직접 작업할 수 있습니다.
2. 지오메트릭 딥 러닝
physicsAI 모델은 메쉬 및 CAD 모델에서 직접 작동하는 혁신적인 기하학적 딥러닝으로 훈련됩니다. 이 기술은 다른 훈련 방법에서 필요한 매개변수의 수작업 작성을 제거합니다.
3. 신뢰 점수 지표
physicsAI는 데이터에서 신규 모양을 식별하는 데 도움이 되는 신뢰 점수를 제공합니다. 기하학적 유사성을 점수화해 physicsAI는 의심스러운 예측을 방지하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
4. Altair HyperWorks 기반 워크플로우
간단한 워크플로우를 통해 전산 유체 역학(CFD), 충돌 및 제조와 같은 다양한 물리학에 대한 훈련된 모델을 선택하고 예측을 생성하며 품질을 평가할 수 있습니다.
Altair physicsAI 워크플로우 영상
