a new era in machine learning
Simulation
PI probaligence gmbh
Computergestütztes Engineering
STOCHOS in CAE
Maschinelles Lernen ist ein wichtiges Werkzeug im Bereich der Computersimulation, insbesondere im Bereich der Finite-Elemente-Methode (FEM). ML-Techniken werden eingesetzt, um die Effizienz, Genauigkeit und Optimierung von Simulationen in verschiedenen Bereichen zu verbessern.
Die Integration von STOCHOS in die Computersimulation markiert einen bedeutenden Fortschritt in der prädiktiven Modellierung und Analyse.Es ermöglicht Ingenieuren und Forschern, immer komplexere Probleme anzugehen, verschiedenste Designs zu optimieren und innovative Lösungen auf effizientere und datengesteuerte Weise in den jeweiligen Fachgebieten zu erforschen.
Adaptive Modellverbesserung
Im Bereich größter Unsicherheit des Modells werden neue Stichproben vorgeschlagen
STOCHOS-Modelle können kontinuierlich lernen, sobald neue Daten verfügbar werden. Anstatt das Modell einmal zu trainieren und statisch zu halten, wird es regelmäßig aktualisiert, um sich entwickelnde Muster und Trends zu erfassen.
Die adaptive Modellverbesserung ist besonders wertvoll in realen Anwendungen, in denen die Umgebung dynamisch ist und sich die Datenlandschaft im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Dadurch bleiben ML-Modelle auch in Szenarien effektiv und relevant, in denen statische Modelle schnell veraltet oder weniger genau sind.
Probabilistic Intelligence in der Simulation
Die Leistung von STOCHOS im Bereich Computer-Aided Engineering (CAE)
Im dynamischen Bereich des Ingenieurwesens verändert die Integration des maschinellen Lernens in die computergestützte Technik traditionelle Ansätze zur Problemlösung. CAE, bekannt für die Simulation komplexer physikalischer Systeme, hat in ML einen starken Verbündeten gefunden, der Anpassungsfähigkeit und Effizienz in den Vordergrund rückt.
Indem unsere Algorithmen aus umfangreichen Datensätzen lernen, erkennen sie komplizierte Muster und Beziehungen, was besonders in Szenarien von Vorteil ist, in denen herkömmliche Modelle mit Nichtlinearität oder zahlreichen Variablen zu kämpfen haben.
Die Reduzierung des Rechenaufwands ist ein weiterer Vorteil von STOCHOS, indem es komplexe Simulationen annähert, Entwurfsiterationen beschleunigt und Echtzeitentscheidungen in dynamischen Szenarien ermöglicht.
Von der Optimierung von Designs bis hin zur Vorhersage der strukturellen Integrität ermöglicht die Synergie zwischen ML und CAE Ingenieuren, Grenzen zu überschreiten und neue innovative Methoden zu entwickeln.
Partnerschaft mit ANSYS
Seit 2022 ist unser AI/ML Algorithmus in ANSYS optiSLang integriert
Mitglied der CADFEM Gruppe
Seit Nov. 2023 sind wir ein stolzes Mitglied der CADFEM Gruppe
Teilnahme am Projekt High Fidelity Digital Twins durch KI
Seit Oktober 2022 beteiligt sich Probaligence an einem Forschungsprojekt zur Simulation und Modelierung komplexer Verbundstrukturen.
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