Modèle de simulation physique de l'IA

Dans un contexte d'intégration étroite entre l'IA et l'industrie, la simulation physique est confrontée à des difficultés sectorielles telles qu'une faible efficacité de calcul, une adaptation difficile aux scénarios et une forte dépendance aux données. S'appuyant sur « l'innovation algorithmique et l'expertise sectorielle », Gallop World IT a développé des solutions de simulation physique optimisées par l'IA couvrant la fabrication intelligente, les nouvelles énergies, l'aérospatiale et d'autres secteurs. En exploitant des technologies clés telles que la simulation physique optimisée par l'IA, la simulation physique par apprentissage automatique et le modèle de simulation physique par apprentissage profond, l'entreprise a construit un système de simulation physique d'ingénierie par IA efficace et précis. Grâce à ses solides capacités techniques et à sa mise en œuvre basée sur des scénarios, elle est un partenaire clé de la transformation numérique des entreprises.

L'entreprise a surmonté les obstacles traditionnels à l'efficacité de la simulation en créant un moteur de simulation IA à réponse milliseconde. Grâce à la « modélisation des mécanismes physiques et au transfert d'apprentissage profond », elle utilise des formules de physique classiques pour établir un cadre fondamental, combiné à un entraînement de données massives pour le modèle de simulation physique par apprentissage profond. Par exemple, dans la simulation d'emballement thermique des batteries de nouvelles énergies, les processus traditionnels de 24 heures sont réduits à 500 millisecondes avec un taux d'erreur inférieur à 3 %. Des scénarios tels que la prédiction de la durée de vie en fatigue des composants automobiles et l'analyse des flux d'air des moteurs aérospatiaux permettent d'obtenir des gains d'efficacité de 100 à 1 000 fois supérieurs, aidant ainsi les entreprises leaders à raccourcir les cycles d'essai et à réduire les coûts de R&D.

Parallèlement, Gallop World IT s'attache à remédier à la faible disponibilité des données et à la faible réutilisabilité des modèles en créant des solutions industrielles intégrant une « faible dépendance aux données et une migration inter-scénarios », renforçant ainsi la plateforme de simulation physique par IA industrielle et les services de simulation physique par IA d'ingénierie. L'entreprise a développé une technologie d'« apprentissage sur petits échantillons et adaptation au domaine », intégrant les connaissances physiques préalables pour minimiser les besoins en données. Par exemple, pour la simulation de processus d'usinage, seuls 50 jeux de données sont nécessaires pour atteindre une précision de 92 %. Des modules de transfert inter-scénarios sont également développés pour raccourcir considérablement les cycles d'adaptation des modèles.

Questions fréquemment posées

Q : Notre entreprise a peu d'expérience en simulation physique et dispose d'un volume de données limité. Pouvons-nous utiliser directement le modèle de simulation physique par apprentissage profond et la plateforme de simulation physique par IA industrielle de Gallop World IT ?

R : Absolument. Pour les entreprises disposant de données limitées, nous adoptons un modèle d'autonomisation à trois niveaux basé sur la simulation physique optimisée par l'IA afin de réduire la dépendance aux données : tout d'abord, nous fournissons des ensembles de données de référence sectoriels généraux (par exemple, des bibliothèques de paramètres de matériaux et des données de simulation de conditions typiques) comme support initial pour l'entraînement du modèle de simulation physique par apprentissage profond, tous issus de nombreuses années d'expérience industrielle et désensibilisés aux exigences de conformité. Ensuite, grâce à une approche de modélisation privilégiant la physique, nous intégrons au modèle des formules physiques et des normes de processus établies, réduisant ainsi considérablement la dépendance aux données réelles. Par exemple, pour la simulation de champ de température d'un réacteur chimique, seuls les paramètres de base du client sont nécessaires avant la combinaison avec le modèle thermodynamique d'Engineering AI Physics Simulation pour une configuration rapide du système. Enfin, nous proposons un outil léger et utilisable pendant la formation, grâce auquel la plateforme de simulation physique par IA industrielle collecte automatiquement les données de production en temps réel et optimise le modèle par apprentissage incrémental. Généralement, en trois mois, la précision passe de 85 % à plus de 95 %.

Q : Notre scénario de production est très spécifique (par exemple, la synthèse de produits chimiques de niche). Les solutions de simulation physique par apprentissage automatique et d'ingénierie par IA de Gallop World IT peuvent-elles s'adapter à ces scénarios non standard ?

R : Oui. Notre principale force réside dans nos capacités de modélisation sur mesure. Pour les scénarios spécifiques, grâce à la technologie de simulation physique basée sur l'IA, nous utilisons un processus d'analyse approfondie des scénarios et de personnalisation modulaire : une équipe dédiée d'experts du secteur et d'ingénieurs en algorithmes d'IA analyse sur site les principaux processus physiques, les facteurs clés et les objectifs commerciaux. Ensuite, sur la base de cette analyse, un cadre de modélisation physique personnalisé est construit. Par exemple, pour les scénarios de synthèse chimique de niche, nous optimisons les équations cinétiques de réaction et les modèles de diffusion des matériaux afin de garantir l'adéquation de la logique de simulation physique par apprentissage automatique aux processus réels. Enfin, le modèle est entraîné à l'aide des données limitées de l'entreprise et de techniques d'apprentissage sur petits échantillons, puis affiné grâce à une boucle fermée de prédiction par simulation, validation sur site et itération des paramètres.

Q : Après l'introduction des modèles de simulation physique alimentés par l'IA et de la plateforme de simulation physique industrielle, les employés auront-ils besoin de compétences professionnelles en IA ou en simulation ? Comment le support technique continu est-il assuré ?

R : Aucune compétence technique professionnelle n'est requise et nous offrons une assistance tout au long du cycle de vie pour garantir un fonctionnement efficace du système. Sur le plan opérationnel, nous intégrons le modèle de simulation physique d'apprentissage profond dans une plateforme visuelle low-code dotée d'une interface intuitive. Par exemple, pour la simulation d'usinage, il suffit aux employés de sélectionner des paramètres et de cliquer sur « Démarrer la simulation » pour recevoir un rapport incluant les prédictions de défauts et des suggestions d'optimisation. Des modèles de simulation personnalisés en un clic sont également disponibles, réduisant considérablement les obstacles à l'utilisation de la plateforme de simulation physique d'IA industrielle. Pour l'assistance, nous disposons d'un système de garantie à trois niveaux : Niveau 1 : un responsable de la réussite client dédié répond aux demandes dans les deux heures ; Niveau 2 : l'équipe technique assure une assistance à distance ou sur site dans les 24 heures ; Niveau 3 : des mises à jour d'optimisation trimestrielles pour le modèle de simulation physique d'apprentissage automatique. Nous proposons également des formations en ligne et hors ligne. À ce jour, tous les systèmes clients affichent un taux d'utilisation de 100 % et un taux de satisfaction supérieur à 98 % concernant la résolution des problèmes.