In der Vergangenheit haben wir mit der Bayesschen Optimierung in STOCHOS eine der stichprobeneffizientesten probabilistischen Methoden zur Optimierung beliebiger parametrischer Optimierungsprobleme bereitgestellt.

Mit der neu entwickelten und äußerst effizienten STOCHOS GEN-AI ergeben sich völlig neue Möglichkeiten, Designräume nichtparametrisch zu erkunden und innerhalb von Sekunden Tausende neuer Designs zu generieren.

Das geometrische DIM-GP ermöglicht nach einer Trainingsphase die Vorhersage beliebiger netzbasierter Ergebnisse und kann so aufwändige FEM-/CFD-Simulationen ersetzen.

Durch die Kombination von GEN-AI, geometrischem DIM-GP und Bayesscher Optimierung zu einer neuen Methode namens GEN-BO bietet STOCHOS jetzt eine aussergewöhnlich effizienteste Methode für nichtparametrische Optimierungsprobleme.