AI软件呈指数增长

越来越多的组织在工程设计中利用人工智能的力量。

越来越多的组织在工程设计中利用人工智能的力量。

具有AI和人类智能的新数据集正在改变游戏规则。图片由Carbon Lighthouse提供。


人工智能(AI)无处不在,并且正在改变工程设计的整个格局。该技术还被整合到生成设计功能,自适应用户界面和预测分析中。它有助于提供可加快工程设计速度并帮助工程师更快地做出更好决策的功能。

根据LearnBonds收集的数据,全球人工智能软件市场规模有望增长五倍,到2025年达到1260亿美元。该公司’迄今为止的研究表明,从事非常规工作的五分之一的工人很快将至少依靠AI履行其部分职责,并指出,业务数据的数量和复杂性不断增长,迫使许多行业的许多公司采用AI。人工智能促进增长。

研究指出,人工智能已经开始“revolutionize”行业,帮助企业提高效率,质量和速度。在自动化,深度学习和自然语言处理的帮助下,LearnBonds表示AI可以帮助简化业务运营和决策,并预测趋势。

生成设计,提高效率

生成式设计支持简化业务运营,做出更好的决策和预测结果—一个设计过程,其中使用机器学习,深度学习和AI的更强大功能来虚拟创建和分析迭代。 

技术高级副总裁Jesse Coors-Blankenship表示,人工智能和深度学习的使用以及随后集成到工程设计和仿真软件中一直是开创性的。 PTC .

AI的生成式设计是一项开创性的新技术和设计方法。期待看到 多年来,这项技术已经非常成熟。  图片由PTC提供。

“借助生成设计,制造商现在可以通过主动解决技能差距来提高劳动力生产率,”Coors-Blankenship说。“入门级机械工程师现在可以通过生成设计来创建零件,而无需广泛的知识,高级工程师将需要多年的制造工艺。  

Blankenship表示,通过使用这些新技术进行零件构思和创建,制造商可以做出更明智的业务决策。 

他指出,在努力实现设计目标时,人工智能将为工程师提供最佳执行生成设计的能力。借助AI进行的生成设计还使工程师能够探索传统和先进的制造技术,从而获得与众不同的产品,从而为生产力和竞争优势带来价值。 

通过生成式设计,制造商现在可以通过主动解决技能差距来提高劳动力生产率。 图片由PTC提供。

“借助生成的[设计],工程师可以利用先进的制造技术并采用增材制造,”Coors-Blankenship添加。 

模拟的演变与革命

整合AI和机器学习(ML)技术—包括深度学习—工程设计和仿真软件的应用代表了建模和仿真行业的重大发展,根据其首席技术官Prith Banerjee的说法,它可以比以往更快地创建高精度设计。 ANSYS .

内置AI和ML的仿真软件提供了真正具有破坏性的功能,因为该软件可以自主学习或自学如何解决复杂的设计问题,从而提供高精度的产品。 

这同样适用于该软件。他解释说,这种嵌入式仿真对设计人员也具有破坏性,因为它使仿真民主化,几乎为任何人打开了大门—即使是工程新手—创建模拟。 

从一组基本参数开始,该软件可以快速模拟产品并加快其向客户的发展速度。他强调,这项新功能将极大地改善创建更好,更智能设计的用户体验。—通过四个主要好处。 

“首先,由于该软件会自动为每个作业选择最佳的模拟求解器参数设置,因此可以大大减少您的工作量并提高您的生产率,” says Banerjee. “其次,其最先进的推理功能可以以非凡的速度生成设计,将数千小时的求解时间减少到几分钟。 

“第三,它在生成无数产品设计并选择要考虑的顶级设计时为生成设计提供动力—使您能够选择最佳的物理样机,”巴内吉继续。“最后,该软件与数字孪生数据集成在一起,可以帮助您了解产品的性能,并提高仿真精度,以增强下一代资产的设计。”

仿真功能非常重要,它是工程设计的改变者,而且每年都在不断提高。 

Jean-Simon Venne,首席技术官 脑盒 AI。

Jean-Simon Venne,首席技术官 BrainBox AI 表示,他的公司已经证明,数据驱动模型可产生与复杂仿真模型相同的准确性。“更重要的是,由神经网络提供支持的数据驱动模型可以使您获得与模拟预测相同的精度,但所需的时间却少得多,” he says.

相比之下,Venne表示,将需要半天的深度学习神经网络来完成相同的工作。“因此,人工智能将取代大量的数字孪生计划,” he notes. “此外,一旦创建了关键数量的元数据,就有可能为建筑物实际生成计划和规格,而不必由工程师来设计它们。” 

借助对数字孪生计划和优化功能的支持,AI可以为工程师节省时间,并使他们能够全面工作。 

人工智能研究总监Tonya Custis表示,人工智能和深度学习(DL)的真正好处 欧特克 ,将节省时间和成本,“优化计算机擅长的综合能力—摄取大量数据,运行大量模拟,查找数据模式,针对物理,法律和成本约束进行优化—以及哪些人擅长—设计符合目的的对象,构建事物,查看全局,制定决策。” 

她说,人工智能将帮助工程师利用可用数据做出更明智的决策,此外还可以实现一种自动无缝的方式,将过去的决策,学习,观察和结果纳入设计流程。通过使用可用的新数据修改AI算法,设计软件将变得更加智能。

变得更聪明

变得更聪明并使用AI创造美好的事物和积极的变化是旧金山的基础 碳灯塔 做。 Carbon Lighthouse首席执行官兼联合创始人布伦登·米尔斯坦(Brenden Millstein)说,该公司利用AI来帮助商业和工业建筑实现碳中和。 

他说,仿真模型和软件是强大的工具。他的公司使用它们来模拟建筑性能并将数据收集到名为CLUES的模拟引擎中。它使他们可以将预测与现实进行比较。 

在这里,人工智能,深度学习和物联网(IoT)的最新改进带来的廉价传感器具有巨大的价值。通过从现有建筑物中收集数据,并使用AI来理解这些数据,Carbon Lighthouse可以极大地完善CLUES。 

主要的好处主要是将现实生活中的表现与仿真进行比较。米尔斯坦说,他们的仿真模型有助于确定设备及其对系统的适用性。 

“只有将预测与现实进行比较,我们才能继续改善仿真和设计,而且值得庆幸的是,[物联网]和AI的结合使我们能够做到这一点,” Millstein says. “尽管从理论上讲水冷式制冷机比水源热泵更节能,但CLUES对我们现实世界数据的分析表明,实际上水源热泵的效率更高。这可能是由于水冷式冷却器系统的复杂性。 

“因此,即使模拟软件起初是准确的,但现实生活表明,设备的使用与设计不同,”米尔斯坦继续。“在分析碳灯塔公司1亿平方英尺的房地产时,这些差异足够大,以至于大多数建筑物如果首先使用水源热泵代替冷水机组,它们的状况可能会更好。”

工程设计的乐观未来 

卡斯蒂斯认为,人工智能最终将增加而不是取代工程师,从而使他们能够做出更好,更快,更明智的设计决策。“人工智能将自动执行重复,耗时和低级的任务,同时为工程师和设计师提供更多时间专注于人性化和审美化的设计要素,” she adds.

Custis提醒组织有关AI和DL的巨大风险:不接受它。工具和技术在那里。合并意味着改变。这意味着要学习和拥抱技术,并将其用于您的设计实践以及所使用的技术和软件工具中。 

无所事事是失去的机会。创新的公司采用仿真来减少产品开发和系统风险,并允许AI找出人脑没有能力解决的问题的解决方案。 

“从负面的角度来看,真正的游戏改变者不会将AI和DL技术整合到工程设计和仿真软件中,” Custis says. “五年来,我们赢了’t be talking about ‘AI features’ in software—可以理解的是,该软件包括并由AI和DL提供支持。没有采用AI和DL的公司将被甩在后面并获胜’不能竞争。”

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吉姆·罗密欧

吉姆·罗密欧 是弗吉尼亚州切萨皮克的自由作家。发送有关此文章的电子邮件至 [电子邮件 protected].

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