AI大數據分析

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AI大數據分析

近來年AI技術逐漸成熟,像是聊天機器人ChapGPT與AI畫圖工具陸續問世。AI大數據技術是未來趨勢,目前也已被用於金融業、保險業,以及零售業,有效地協助做預測與評估。

 

AI大數據分析應用領域|瑞其科技成功案例

成功
案例
電 子 業 機 械 業 車 輛 業
PCB鎖點位置最佳化- ExpertAI 馬達性能預測 - Knowledge Studio 汽車空調管路CFD流場預測 - physicsAI
彈片應力預測 - PhysicsAI 軸承破壞預測 - RapidMiner 自行車前叉CAE結果預測 - PhysicsAI
  機械手臂故障預測 - RapidMiner 車架結構多維度最佳化 - ExpertAI
    預測車架結構應力 - Knowledge Studio
     
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在工程領域方面,Altair從傳統上的模擬分析HyperWorks系列出發,同時大力發展AI大數據分析,相關軟體包含: Knowledge Studio、RapidMiner、physicsAI、expertAI、Monarch,將AI大數據與工程模擬做結合,協助工程師更有效率地分析並解決工程問題。
 

 

延伸閱讀:【Youtube】AI大數據分析與結果預測

 

 

 

使用AI大數據建立預測模型協助分析的流程,大致可分成幾個步驟:

1. 訂定目標: 根據問題與需求設定題目與目標
2. 準備數據: 數據可以是模擬結果或是實驗量測,也可來自產線或品管審核的資料,若有缺漏則需要整理或是使用一些方法來補齊
3. 建立AI預測模型: 使用大數據訓練AI模型,經過訓練驗證後的AI模型,即可協助做預測與分析除此之外,也可以更進一步地將預測模型部署至即時監控平台上,檢測異常與離群值,進而達到即時預測分析。


 

 


 



在 Altair 的數據分析與人工智慧(AI)軟體中,目前主要有以下方案:
 

1.Knowledge Studio

機器學習和預測分析解決方案


 

 

  • 無程式碼&視覺化界面
  • 具有自動化機器學習 (AutoML)功能
  • 匯出程式碼進行部屬
  • 模型匯出支援多種程式語言, 包含Python, R, SAS…等

 

 

2. RapidMiner

機器學習和預測分析解決方案


 

 

 

 

 

 

3.expertAI

Altair expertAI是在HyperWorks中的Design Explorer新增了額外的「非監督式機器學習「機制,根據使用者所設標準來引導最佳化工具對設計探索的結果進行分組(classify; clustering聚類分析),並將其再利用於新的最佳化產出的限制。

Altair expertAI現已無縫整合至HyperWorks產品中,它將成為AI強化模擬與生成式設計功能的利器。Altair ExpertAI技術適用於任何物理性製造與模擬,包括沖壓、鑄造、計算流體動力學(CFD)、電磁學、拓撲最佳化篩選等,甚至產品外觀與設計感。

 

 


4. physicsAI
physicsAI可透過對歷史模擬數據學習來提供快速的物理行為預測。這種AI強化的模擬和設計技術現可透過HyperWorks來運行。使用任何現有的模擬資料(包括源自舊設計、相似零件或其它非Altair模擬工具的分析結果)來訓練模型。

同時physicsAI不受參數型研究所限制,能夠直接作用於網格甚至CAD上。基於最新科技的幾何學深度學習(GDL),physicsAI可以學習幾何與任何物理表現之間的關係。完成訓練後,使用PhysicsAI模型來預測相較於求解器計算,效率提升達10到100倍,讓設計或開發團隊們能評估更多概念發想(於同樣時程之內)並做出更佳的設計決策。

使用physicsAI的優勢在於,根據您的CAE歷史資料建立快速預測模型,能輸入任何物理數據,即便輸入的CAE模型網格參數不具一致性甚至以無設計變數的資料來進行訓練。訓練完成的模型將立刻貢獻它的效率。

 

 


 5. Monarch

 

有效率地協助整理大量數據

 


 

 

  • 80 多個預構建功能

  • 無程式碼

  • 協助彙整不同來源的文件資料

  • 支援各類文件格式

  • 包含txt,

  • 快速協助完成資料準備工作

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