7月26日 | 工程師 AI 全球會(huì)議 ：AI 在CAE的應(yīng)用
數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能正迅速成為工程和智能制造領(lǐng)域企業(yè)的運(yùn)營和競爭力的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造商通過挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，可以更好的優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、管理供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)、減少生成過程的突發(fā)停機(jī)時(shí)間、預(yù)測用戶需求等。
但要實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，則需要打破數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程專家之間的技能鴻溝。為幫助用戶企業(yè)更好應(yīng)對面臨的難題，Altair 即將于線上舉辦 “AI for Engineers”全球會(huì)議，在本次會(huì)中，我們共同探討如何讓工程專家能夠掌握高效挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，從而加速打破技能鴻溝，推動(dòng)構(gòu)建企業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的競爭實(shí)力。
會(huì)議亮點(diǎn)
參加本次會(huì)議，您將了解到：
面向工程師的人工智能
在制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部，如何通過賦予工程師和技術(shù)人員AI技術(shù)能力，使其成為企業(yè)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵實(shí)力，改善產(chǎn)量、優(yōu)化運(yùn)營和縮短交貨時(shí)間等，加速制造業(yè)的轉(zhuǎn)型；
數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能在工程和制造領(lǐng)域應(yīng)用方法
將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而加速產(chǎn)品的研發(fā)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢；
國際制造業(yè)企業(yè)領(lǐng)先應(yīng)用
全球領(lǐng)先的制造業(yè)企業(yè)如何打破數(shù)據(jù)孤島，從復(fù)雜、異構(gòu)、多源的數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展和提高運(yùn)營效率。
演講預(yù)告
本次線上大會(huì)包含主會(huì)場及三大平行分會(huì)場，分會(huì)場分別是：人工智能在CAE的應(yīng)用、數(shù)字孿生時(shí)代、制造業(yè)的AI民主化。
作為CAE工程師，我們生成了大量的數(shù)據(jù)，大多數(shù)情況下，我們無法存儲(chǔ)所有這些數(shù)據(jù)，我們在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面也沒有像零售和金融等其他行業(yè)取得成功。
CAE領(lǐng)域里，在人工智能技術(shù)方應(yīng)用比較少的原因有幾個(gè)：
首先，我們處理的是難以轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可處理格式的3D幾何數(shù)據(jù)，我們經(jīng)常需要預(yù)測大型物理場，并且有時(shí)需要生成新設(shè)計(jì)，以便與預(yù)測模型相結(jié)合，找到最佳設(shè)計(jì)，最重要的是，我們需要在已經(jīng)用于仿真和優(yōu)化設(shè)計(jì)的產(chǎn)品中訪問所有這些功能，如果這些過程不是我們工作流程的一部分，那么過程的復(fù)雜性將成為我們面臨的最大挑戰(zhàn)。
這就是Altair的ShapeAl和physicAI發(fā)揮重要作用的地方，使得工程師可以盡情發(fā)揮他們的專業(yè)技能。shapeAl是Altair的幾何識(shí)別引擎，physicAl是Altair的快速物理預(yù)測引擎，它們都嵌入在最新版的HyperWorks中，并能加速您的CAE建模過程和設(shè)計(jì)探索。在這個(gè)演示中，您將詳細(xì)了解它們的功能，以及它們在HyperWorks中的工作方式和為CAE流程、結(jié)果賦能的價(jià)值。
演講預(yù)告：PhysicsAI - 幾何深度學(xué)習(xí)與CAE的融合
加速產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率，利用最先進(jìn)的幾何與深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合，直接在建模環(huán)境中提供給您。PhysicsAI通過學(xué)習(xí)幾何形狀和完整輪廓結(jié)果之間的關(guān)系，發(fā)掘CAE數(shù)據(jù)的潛力，使您能夠進(jìn)行快速的設(shè)計(jì)迭代，并更快地得到更好的設(shè)計(jì)。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)不同，PhysicsAI直接從幾何形狀中學(xué)習(xí)，無需參數(shù)化，這意味它可以從以往的任何仿真中學(xué)習(xí)，無需進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。
本次演講將介紹在HyperMesh中的PhysicsAI，并提供即將推出新版本功能的預(yù)覽。
演講預(yù)告：基于結(jié)構(gòu)可靠性驗(yàn)證的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的平臺(tái)開發(fā)
機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在計(jì)算機(jī)工程領(lǐng)域得到積極應(yīng)用，也在CAD/CAE領(lǐng)域得到應(yīng)用。在開發(fā)的早期階段，設(shè)計(jì)方向的確定依賴于機(jī)械工程師的經(jīng)驗(yàn)，但如今，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定時(shí)，從開發(fā)的早期階段就需要一個(gè)高度可靠的性能預(yù)測系統(tǒng)。
因此，本次演講將帶來基于CAE數(shù)據(jù)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的性能驗(yàn)證系統(tǒng)的過程分享，此次驗(yàn)證算法通過將產(chǎn)品劃分為結(jié)構(gòu)性能預(yù)測和開發(fā)階段性能預(yù)測。收集和處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)來開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)，由于CAE需要大量的資源來生成數(shù)據(jù)，因此很難獲取大量的數(shù)據(jù)。為了克服這個(gè)問題，使用了現(xiàn)有項(xiàng)目的CAE結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
演講預(yù)告：基于人工智能的快速設(shè)計(jì)評(píng)估方法-一種具有增強(qiáng)仿真領(lǐng)域潛力的新技術(shù)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在滲透到所有技術(shù)領(lǐng)域，幫助縮短產(chǎn)品開發(fā)時(shí)間和成本，并提供傳統(tǒng)方法無法實(shí)現(xiàn)的解決方案。在汽車行業(yè)中，仿真驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)通過仿真過程中利用人工智能技術(shù)，加速新產(chǎn)品開發(fā)。
為了進(jìn)一步縮短開發(fā)時(shí)間，在概念階段將機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能與CAE仿真集成，成為仿真領(lǐng)域新的關(guān)注點(diǎn)，通過人工智能來減少設(shè)計(jì)迭代次數(shù)和預(yù)測可能性來實(shí)現(xiàn)。這將進(jìn)一步減輕對計(jì)算密集型硬件的需求壓力，以滿足不斷增長的計(jì)算需求。
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數(shù)字孿生時(shí)代已經(jīng)到來，并且將會(huì)持續(xù)發(fā)展。盡管數(shù)字孿生技術(shù)并不是新鮮事物，但其使用率正以驚人的速度席卷各個(gè)地區(qū)和行業(yè)，各大頭部企業(yè)正在爭相使用數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于不同的業(yè)務(wù)方向和生產(chǎn)方向，并預(yù)見未來幾年的進(jìn)一步增長。
其中，從優(yōu)化生產(chǎn)運(yùn)營到監(jiān)控供應(yīng)鏈，數(shù)字孿生在企業(yè)中扮演著重要的角色。數(shù)據(jù)、人工智能、物理、物聯(lián)網(wǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施是構(gòu)建數(shù)字孿生的關(guān)鍵要素，但是，讓所有這些關(guān)鍵要素之間高度協(xié)同的工作仍然是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用最大的挑戰(zhàn)之一。另一個(gè)關(guān)鍵方面是參與數(shù)字孿生制作和運(yùn)營的人員和部門之間的協(xié)作。
本次分會(huì)場，將重點(diǎn)探索如何將人員、技術(shù)和流程結(jié)合起來，為創(chuàng)建和利用數(shù)字孿生提供一個(gè)更加"無阻礙和摩擦"的環(huán)境。我們將探索各種技術(shù)組件，了解全球頭部企業(yè)中成功實(shí)施數(shù)字孿生技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)。
演講預(yù)告：探索數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)在產(chǎn)品開發(fā)中的潛力
當(dāng)我們談?wù)摂?shù)字驅(qū)動(dòng)、智能制造、工業(yè)4.0或物聯(lián)網(wǎng)（IoT）時(shí)，這些前沿的應(yīng)用技術(shù)共同的因素是數(shù)據(jù)，無論是來自仿真還是傳感器，今天的挑戰(zhàn)不再是數(shù)據(jù)是否可用，而更多地關(guān)注如何高效有效地應(yīng)用數(shù)據(jù)，這是許多企業(yè)面臨的共同問題。我們企業(yè)在圍繞數(shù)據(jù)的任何應(yīng)用中，都會(huì)面臨三個(gè)主要問題需要解決：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)處理和結(jié)果可視化，數(shù)據(jù)處理通常是人工智能與傳統(tǒng)基于方程的方法相結(jié)合在數(shù)字孿生中發(fā)揮作用，以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能利用。在這個(gè)階段，經(jīng)過準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)會(huì)被使用不同的算法進(jìn)行處理，以完成各種任務(wù)：描述性、診斷性、預(yù)測性或指導(dǎo)性。Altair一方面在使所需技術(shù)普及化，另一方面作為真正的合作伙伴，幫助和支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型，引導(dǎo)公司在數(shù)字化之旅中前進(jìn)。
演講預(yù)告：使用離散元模擬（DEM）和機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化熱拌瀝青攪拌機(jī)
高效混合再生瀝青產(chǎn)品（RAP）是使熱拌瀝青更加可持續(xù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，但傳統(tǒng)的優(yōu)化方法依賴于物理試錯(cuò)，耗時(shí)且昂貴，使用仿真進(jìn)行優(yōu)化提供了顯著優(yōu)勢。這項(xiàng)工作演示了一種高效的虛擬設(shè)計(jì)優(yōu)化方法，結(jié)合了高保真度的基于物理的模擬、高性能計(jì)算（HPC）、機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化，快速識(shí)別全局最優(yōu)設(shè)備設(shè)計(jì)。
該方法包括在云端對幾何參數(shù)空間進(jìn)行良好分布的參數(shù)化隨機(jī)采樣，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)將響應(yīng)曲面擬合到結(jié)果上。然后使用多目標(biāo)遺傳算法（MOGA）快速估計(jì)從響應(yīng)曲面得到的全局最優(yōu)參數(shù)集。MOGA的優(yōu)化結(jié)果經(jīng)過驗(yàn)證，識(shí)別出一種新的攪拌機(jī)配置，提供了更少的攪拌葉片、更低的扭矩和更大的物料流量，代表了一種優(yōu)越的設(shè)計(jì)。
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“民主化”和“人工智能”是當(dāng)今常聽到的詞匯，涉及到將人工智能作為一種商品而不是專業(yè)技術(shù)進(jìn)行利用。只有當(dāng)技術(shù)在企業(yè)范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用時(shí)，其真正的力量才能得到發(fā)揮。換句話說，技術(shù)的民主化是其成功和提供投資回報(bào)能力的最重要因素。
AI民主化在很大程度上取決于“人員”和“流程”的轉(zhuǎn)變應(yīng)用，而不僅僅是技術(shù)。通過賦予工程師和技術(shù)人員AI的能力，并使他們成為企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的一部分，真正的制造業(yè)轉(zhuǎn)型才能實(shí)現(xiàn)。在過去幾年中，我們看到很多頭部企業(yè)和機(jī)構(gòu)通過數(shù)據(jù)科學(xué)和AI技術(shù)提升工程師的技能，幫助他們實(shí)現(xiàn)了令人矚目的解決方案，改善產(chǎn)量、優(yōu)化運(yùn)營和縮短交貨時(shí)間。
本次分會(huì)場，將重點(diǎn)探討實(shí)現(xiàn)AI民主化的最佳實(shí)踐和人員技能提升的關(guān)鍵因素。我們將為與會(huì)者帶來一些成功企業(yè)關(guān)于AI民主化的故事，分享他們如何成功地將大部分員工轉(zhuǎn)型為“AI驅(qū)動(dòng)”的工程師。
更多演講預(yù)告，還請盡情期待！會(huì)場還會(huì)增加航空航天AI哦，超多內(nèi)容不容錯(cuò)過！
會(huì)議信息
會(huì)議時(shí)間：2023年7月26日 15：00
會(huì)議形式：線上直播
會(huì)議語言：英文（提供中文同聲傳譯）
*大會(huì)將在多個(gè)不同的時(shí)區(qū)同步進(jìn)行線上直播。屆時(shí)線上將免費(fèi)提供中文、日語、韓語、葡萄牙語和西班牙語等多國語言同聲翻譯
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