TwinAI ermöglicht es Organisationen, digitale Zwillinge in Cloud-Umgebungen zu validieren und zu betreiben, die fortschrittliche Simulations-Engines, Betriebssysteme und Datenströme unterstützen. Die Plattform bietet Funktionen zur Simulation digitaler Zwillinge, zur Verbesserung der Modellgenauigkeit mithilfe von Hybrid Analytics und zur Vereinfachung der Cloud-Bereitstellung.
Durch die Integration von Dyad kombiniert TwinAI nun physikbasierte Simulationen mit adaptiven KI-Modellen, sodass Ingenieure „hybride digitale Zwillinge" erstellen können, die sowohl vorausschauend sind als auch auf physikalischen Gesetzen basieren.
„Ein digitaler Zwilling ist mehr als nur ein Modell. Er ist eine lebendige, dynamische Darstellung eines Systems", sagte Dr. Prith Banerjee, Senior Vice President bei Synopsys. „Durch die Integration von Dyad und der SciML-Technologie von JuliaHub ermöglicht TwinAI Ingenieuren die Erstellung digitaler Zwillinge, die sich mit Daten weiterentwickeln und so die Lücke zwischen Simulation und Realität schließen.
Die komponentenbasierte, akausale Modellierung und automatische Gleichungsgenerierung von Dyad ermöglichen es, komplexe, domänenübergreifende Systeme effizient zu entwerfen und zu erweitern. In Verbindung mit den Simulationsfunktionen von Ansys eröffnet die Integration leistungsstarke neue Möglichkeiten für Echtzeitsimulationen, prädiktive Analysen und die skalierbare Bereitstellung von digitalen Zwillingen in der Cloud.
„Diese Partnerschaft bringt die wissenschaftliche Innovation von JuliaHub im Bereich des maschinellen Lernens in eines der weltweit vertrauenswürdigsten Simulationsökosysteme", sagte Viral B. Shah, CEO und Mitbegründer von JuliaHub. „Gemeinsam ermöglichen wir die nächste Generation intelligenter digitaler Zwillinge, die anpassungsfähig, erklärbar und tief in der Physik verwurzelt sind."
Die kommenden Versionen von Ansys TwinAI werden voraussichtlich Dyad-Exposure mit schrittweise veröffentlichten Funktionen enthalten. Weitere Einzelheiten werden folgen.
Informationen zu JuliaHub
JuliaHub hat es sich zur Aufgabe gemacht, denjenigen, die sich mit den schwierigsten wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen der Welt befassen, modernste Werkzeuge in einer nahtlosen, sicheren Umgebung zur Verfügung zu stellen. JuliaHub kombiniert fortschrittliche mathematische Berechnungen und maschinelles Lernen, um Techniken des wissenschaftlichen maschinellen Lernens (SciML), die Modellierung von digitalen Zwillingen sowie die Modellierung und Simulation der nächsten Generation in der pharmazeutischen Industrie, der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie sowie anderen Branchen zu ermöglichen.
Informationen zu Dyad
Dyad vereint eine Cloud-native Infrastruktur, differenzierbare Programmierung und modulare Erweiterbarkeit zur Unterstützung von Engineering-Workflows der nächsten Generation. Dyad ermöglicht die Entwicklung kontinuierlich verbesserter digitaler Modelle durch die Integration von KI mit wissenschaftlichem maschinellem Lernen (SciML) in einer sicheren Engineer-in-the-Loop-Umgebung. Dyad versetzt Teams in die Lage, intelligentere, schnellere und zuverlässigere Systeme bereitzustellen, ohne die Strenge der traditionellen Technik für Over-the-Air-Updates, vorausschauende Wartung sowie Leistungsoptimierung in Echtzeit aufzugeben.
Weitere Informationen
www.juliahub.com
https://juliahub.com/products/dyad
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