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四團隊介紹趙歡（第一作者） ， 西北工業大學，副教授，研究方向為飛行器氣動/隱身多學科優化設計理論與方法；多學科不確定分析及穩健設計理論與方法；翼型/機翼/旋翼/先進氣動布局高效優化設計理論與方法；新型轉捩預測方法，先進自然層流外形流動機理與優化設計；代理模型、機器學習及智能化全局優化理論與方法等。

升級后的AIAgent算法功能性進一步提升，AIAgent代理訓練被細化為智能采樣和智能補點兩個階段：智能采樣階段采用天洑自主研發的智能采樣算法，有效保證了小樣本采樣規模下采樣點在設計空間中分布的均勻性。智能補點階段采用了優化后的代理模型自學習策略，模型自學習穩定性大幅提升，用戶提供補點數量后，代理模型即可自動進行有針對性的智能補點與訓練，持續提升代理模型精度。

在相關船型設計數據集上的建模結果表明，AIAgent智能訓練算法相較于常見的開源算法具有顯著優勢，可使模型的R2指標從常見算法的83%提高到94%；4. 用代理模型替換CFD仿真工具可使單個算例的評估時長由小時級別縮短到秒級，這為基于大量算例的智能優化奠定基礎。并且借助于一體化的設計平臺，能夠實現船型設計的自動化和智能化。

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這些算法提供柱狀圖、散點圖等多種可視化圖表，直觀呈現數據一致性和數據分布情況，輔助用戶進行異常結果剔除和智能補點決策，為訓練集質量提供了有效支撐,進一步保證了代理模型精度和泛化性。 圖3 智能代理優化模塊2.0升級 3）HPC集群調度引擎適配 部分企業會部署并使用高性能計算集群（HPC）運行仿真任務。

（2）全新的代理優化加速模塊 AIAgent可通過與計算流程的連接，進行數據智能采樣，通過天洑自研的機器學習算法，進行代理模型的訓練，為優化設計加速助力。

在這個例子中，訓練集包含98個樣本，測試集20個，訓練使用了1張 A100 GPU，峰值顯存消耗23G，訓練時間13小時，但預測速度僅需幾十秒。訓練完成后，形成一個 AI 代理模型，用于快速預測空氣動力學性能。

（以下簡稱Hero）致力于通過將人工智能（AI）和機器學習技術融入有限元分析（FEA）流程，以加速產品開發周期。</p><p><br></p><p>在其首個AI驅動項目——摩托車把手設計優化中，Hero 采用了Altair^? PhysicsAI?幾何深度學習解決方案，利用歷史數據訓練AI模型并預測設計性能。

? 從推理過渡到訓練， 微調 Frontier 和 Open-Source 模型。? 通過精美的用戶界面和高級功能將 AI 產品部署到生產中。? 提升您的 AI 和 LLM 工程技能，走在行業的前沿。關于講師我是 Ed Donner，一位擁有 20 多年經驗的企業家和人工智能和技術領導者。

我們不僅交付算力，更交付"開機即用"的代理模型工程化能力——預裝COMSOL Multiphysics、Uncertainty Quantification Module、MATLAB/Python科學計算環境，配置高速存儲陣列與多屏顯示系統，讓科研團隊把精力聚焦于模型精度與工程創新，而非算力瓶頸。代理模型讓仿真變"輕"，但讓算力變"重"——這是工程智能化的必然代價。

圖 6 DTEmpower支持數據挖掘與機理模型的融合 (7）工業設計場景聚焦——智能優化 DT模型的一類典型應用場景是用于產品設計優化、設備運行優化等各類優化問題中。天洑智能優化設計平臺AIPOD支持在計算流程中一鍵導入DT模型，借助于SilverBullet算法，進行優化問題求解。

這種方法的優勢在于： 自動化：Python腳本簡化了數據生成和模型訓練流程； 高效性：DNN代理模型減少了對COMSOL仿真的依賴； 可擴展性：適用于多種科學計算場景。具體案例接下來給大家展示一下如何用python控制一個1D鋰電池Comsol模型生成不同設計參數下電池性能的數據集，然后基于生成的數據集構建并訓練DNN代理模型。

這將幫助工程師創建定制化和生成式AI代理模型，加速設計迭代并探索更大的設計空間。本次技術集成，將提升一系列廣泛產品的性能結果，其中包括GPU、HPC芯片、AI芯片、智能手機處理器以及高級模擬集成電路等。NVIDIA Modulus是一款物理學AI框架，可訓練并部署基于物理知識與仿真數據相結合的模型，使用戶能夠根據其需求創建定制化的AI引擎。

在這種情況下，如果設計變量只有一個，就稱為曲線擬合(curve fitting) - 引自, 維基百科 元模型與代理模型在概念上的意義相同。雖然是意義相同的術語，但是元模型在優化設計中使用的比較多，代理模型的話相比優化設計來講，它更多的應用于廣義的工程領域中。6.

解決方案 試錯的玻璃模具設計方法難以滿足玻璃行業日益變化的發展需求，因此本案例總體上采用數據驅動和優化相結合的方法為玻璃模具的設計提供一種新思路：對歷史的玻璃模具對進行曲面離散、幾何特征提取和模型訓練；然后基于訓練得到的模型對新玻璃的模具離散點進行預測；最后采用優化重構的方法用以協整模具面離散點的非光滑性，并以此進一步降低預測誤差

我們的代理模型預測被查詢點的壓力和速度。還訓練我們的模型來預測該點到形狀輪廓的距離d。將這些量用于各種應用。為了可視化，沿著粒子沿速度場平流的軌達查詢代理模型，以顯示流線。 對于形狀優化，查詢代理模型來預測汽車周圍的壓力和距離場，從中推導出阻力系數。還可以查詢汽車后面的代理模型來檢測和衰減速度場中的渦流。

IPC團隊采用「仿真優先」的工作流程，并結合基于主成分分析（PCA）的目標篩選、類神經網絡（ANN）代理模型，以及多目標演化優化，該團隊成功將過去須耗時數周的傳統試誤法，轉為一套結構化、以數據為導向的搜尋流程，能有效找出最佳的模具與制程設計方案。模擬與AI：優化設計決策的關鍵推手冷卻通常占整個射出成型周期的70%-80%，也是造成殘余應力、翹曲和位移的主要原因。

因此，需采用分段優化和分層決策架構等技術，實現具備長程決策與臨機應變能力戰役級博弈決策智能體。其中，分段優化技術對戰役級場景進行階段性劃分，分段定義優化目標，指導智能體進行多階段優化計算；分層決策架構技術對智能體的決策鏈路進行層次化分解，從而降低每層決策空間的復雜度。 2）缺乏適應智能博弈算法訓練需求的邊界條件可模糊的虛擬對抗環境。

實驗1使用 AIAgent智能訓練算法進行回歸分析，最終模型R2指標在0.99以上；實驗2在實驗1建模方法的基礎上綜合使用ROD、MDI/MDA和AIAgent等關鍵模塊，逐步迭代探索數據、特征和訓練算法，最終使模型的R2指標提高到0.94。

- 課程成果：課程結束時，你將能夠：構建可投入生產的生成式AI系統；設計穩健的提示詞和智能體架構；實現RAG流水線和語義搜索；開發全棧大型語言模型應用程序；優化成本、延遲和可擴展性；部署安全、合規的企業級AI。 - 解壓密碼：0daydown ###