Имитационная модель физики ИИ
Для решения проблемы дефицита корпоративных данных компания Галопом Мир ЭТО разрабатывает технологии «обучения на малых выборках + адаптации к предметной области», основанные на физическом моделировании на основе машинного обучения. Для предприятий с ограниченным объёмом данных мы предлагаем модели физического моделирования на основе глубокого обучения, реализуемые на трёх уровнях: предоставление соответствующих наборов данных, интеграция физических механизмов для снижения зависимости от данных и автоматизация сбора данных через платформу. Для специализированных сценариев, таких как узкоспециализированный химический синтез, специальные команды разрабатывают собственные фреймворки моделей. Эти модели инкапсулированы в малокодовую промышленную платформу искусственного интеллекта, что позволяет нетехническим специалистам легко ими управлять.
- Информация
В условиях глубокой интеграции искусственного интеллекта и промышленности физическое моделирование сталкивается с такими отраслевыми проблемами, как «низкая вычислительная эффективность, сложность адаптации сценариев и высокая зависимость от данных». Опираясь на «инновации в алгоритмах и отраслевой опыт», Галопом Мир ЭТО разработала продуманные решения для физического моделирования на базе искусственного интеллекта, охватывающие интеллектуальное производство, новую энергетику, аэрокосмическую отрасль и другие области. Используя основные технологии, включая физическое моделирование на базе искусственного интеллекта, физическое моделирование с использованием машинного обучения и модель физического моделирования с использованием глубокого обучения, компания создала эффективную и точную систему инженерного физического моделирования на базе искусственного интеллекта. Благодаря мощным техническим возможностям и реализации на основе сцен, Галопом Мир ЭТО является ключевым партнером в цифровой трансформации предприятий.
Компания преодолела традиционные ограничения эффективности моделирования, создав ИИ-модуль с откликом в миллисекунды. Благодаря «моделированию физических механизмов + переносу данных глубокого обучения» она использует формулы классической физики для создания базовой платформы в сочетании с обучением на массивах данных для модели глубокого обучения физики. Например, при моделировании теплового разгона аккумуляторных батарей новых источников энергии традиционные 24-часовые процессы сокращаются до 500 миллисекунд с частотой ошибок <3%. В таких сценариях, как прогнозирование усталостной долговечности автомобильных компонентов и анализ воздушного потока в аэрокосмических двигателях, достигается повышение эффективности в 100–1000 раз, что помогает ведущим компаниям сокращать циклы испытаний и снижать затраты на НИОКР.
В то же время, Галопом Мир ЭТО фокусируется на решении проблемы низкой доступности данных и низкой возможности повторного использования моделей, создавая отраслевые решения с «низкой зависимостью от данных и кросс-сценарной миграцией», что ещё больше укрепляет платформу промышленного ИИ-моделирования физики и сервисы инженерного ИИ-моделирования физики. Компания разработала технологию «обучение на малых выборках + адаптация к предметной области», включающую априорные знания о физических условиях для минимизации требований к данным. Например, при моделировании процессов механической обработки для достижения точности 92% требуется всего 50 наборов данных. Также разработаны модули кросс-сценарной передачи данных, значительно сокращающие циклы адаптации модели.
Часто задаваемые вопросы
В: У нашей компании мало опыта в моделировании физики и ограниченный объём накопленных данных. Можем ли мы напрямую использовать модель глубокого обучения в области физики и платформу моделирования физики промышленного ИИ от Галопом Мир ЭТО?
A: Безусловно. Для предприятий с ограниченным объемом данных мы применяем модель «трёхуровневого расширения возможностей», основанную на моделировании физики на базе ИИ, для решения проблемы зависимости от данных. Во-первых, мы предоставляем общие отраслевые базовые наборы данных (например, библиотеки параметров материалов и данные моделирования типичных условий) в качестве начальной поддержки для обучения модели глубокого обучения физики. Все эти данные основаны на многолетнем опыте работы в отрасли и не требуют соблюдения нормативных требований. Во-вторых, используя подход «физика прежде всего» к моделированию, мы интегрируем в модель устоявшиеся физические формулы и стандарты процессов, значительно снижая зависимость от реальных данных. Например, при моделировании температурного поля химического реактора от клиента требуются только базовые параметры перед объединением с термодинамической моделью инженерного ИИ-моделирования физики для быстрой настройки системы. Наконец, мы предлагаем лёгкий инструмент для использования в процессе обучения, в котором платформа промышленного ИИ-моделирования физики автоматически собирает производственные данные в режиме реального времени и оптимизирует модель посредством инкрементального обучения. Как правило, в течение трёх месяцев точность повышается с 85% до более чем 95%.
В: Наш производственный сценарий весьма специфичен (например, синтез нишевых химических продуктов). Могут ли решения Галопом Мир ЭТО для машинного обучения, моделирования физики и инженерного ИИ-моделирования физики адаптироваться к таким нестандартным сценариям?
A: Да. Наша основная сила заключается в «возможностях индивидуального моделирования». Для специализированных сценариев, используя технологию моделирования физики на базе ИИ, мы применяем процесс «глубокий анализ сценария + модульная настройка»: во-первых, специальная команда отраслевых экспертов и инженеров алгоритмов ИИ проводит на месте анализ основных физических процессов, ключевых факторов и бизнес-целей. Во-вторых, на основе этого анализа создается индивидуальная структура физической модели. Например, в узкоспециализированных сценариях химического синтеза мы оптимизируем уравнения кинетики реакций и модели диффузии материалов, чтобы гарантировать соответствие логики моделирования физики машинного обучения реальным процессам. В-третьих, модель обучается с использованием ограниченных данных предприятия и методов обучения на малых выборках, совершенствуясь в замкнутом цикле «прогнозирование моделирования – проверка на месте – итерация параметров».
В: После внедрения моделей физического моделирования на базе искусственного интеллекта и платформы промышленного физического моделирования на базе искусственного интеллекта, потребуются ли сотрудникам профессиональные навыки в области искусственного интеллекта или моделирования? Как обеспечивается постоянная техническая поддержка?
A: Профессиональные технические навыки не требуются, и мы предлагаем поддержку на протяжении всего жизненного цикла для обеспечения эффективной работы системы. На операционном уровне мы инкапсулируем модель глубокого обучения физике в «визуальную платформу с малым написанием кода» с удобным для бизнеса интерфейсом. Например, при моделировании обработки сотрудникам достаточно выбрать параметры и нажать «Начать моделирование», чтобы получить отчёт, включающий прогнозы дефектов и рекомендации по оптимизации. Также доступны настраиваемые шаблоны моделирования «в один клик», что значительно снижает барьеры для работы с платформой промышленного ИИ физики моделирования. Для поддержки у нас действует «трёхуровневая система гарантий»: Уровень 1 — выделенный менеджер по работе с клиентами отвечает на запросы в течение двух часов; Уровень 2 — техническая команда предоставляет удалённую или выездную поддержку в течение 24 часов; Уровень 3 — ежеквартальные обновления оптимизации для модели машинного обучения физики моделирования. Кроме того, мы предлагаем как онлайн, так и офлайн обучение. На сегодняшний день все клиентские системы поддерживают 100% использование и более 98% удовлетворенности решением проблем.
