La solution d’apprentissage automatique de MeshWorks transforme les données de simulation historiques en modèles prédictifs capables de produire des résultats équivalents à une simulation en quelques secondes. Cette fonctionnalité puissante repose sur un workflow qui commence par la création d’une base de données.

Adaptive Trainer

L’Adaptive Trainer utilise cette base de données pour construire et affiner des modèles prédictifs. Le processus d’entraînement est visualisé comme une interaction dynamique où le système analyse les schémas, valide les corrélations et adapte le modèle de manière itérative. Cela garantit que les prédictions résultantes conservent une haute fidélité par rapport à la physique sous-jacente.

Predictor

Une fois l’entraînement terminé, le Predictor devient un outil inestimable pour les ingénieurs. En quelques clics seulement, les utilisateurs peuvent entrer de nouvelles configurations de conception, et le Predictor génère des résultats équivalents à une simulation presque instantanément. Cette capacité réduit considérablement le temps nécessaire à la validation de la conception et permet une exploration rapide des configurations alternatives. L’intégration fluide des phases d’entraînement et de prédiction rend ce workflow très efficace et convivial.

Les ingénieurs bénéficient également d’une boucle de rétroaction continue entre le Predictor et l’Adaptive Trainer. Lorsque de nouvelles données de simulation deviennent disponibles, elles peuvent être ajoutées à la base de données, permettant au système de se réentraîner et d’améliorer encore la précision et la fiabilité des modèles prédictifs. Cette approche itérative garantit que la solution d’apprentissage automatique évolue en fonction des besoins de l’équipe d’ingénierie, en faisant une partie indispensable du cycle de développement produit.

L’Auto-Parameterizer de DEP MeshWorks est une révolution, combinant harmonieusement plus de 20 ans d’expertise en morphing et en paramétrisation avec la puissance de l’IA/ML. Cette capacité unique est inégalée sur le marché et constitue un facteur de différenciation essentiel, offrant une valeur inestimable aux ingénieurs et aux data scientists.

Enrichissement des bases de données pour l’entraînement des modèles

Avec l’Auto-Parameterizer, les ingénieurs peuvent facilement créer des PLans d'EXperience (PLEX) complets à partir de modèles existants en quelques clics. Par exemple, si un client dispose de 300 designs pour un phénomène donné et qu’il en faut 800 pour entraîner un modèle prédictif avec précision, l’Auto-Parameterizer peut générer les 500 conceptions supplémentaires nécessaires pour enrichir la base de données. Cela garantit que le jeu de données d’entraînement est robuste et diversifié, améliorant considérablement la précision du modèle d’apprentissage automatique. En automatisant cette étape cruciale, DEP MeshWorks permet aux utilisateurs de construire des modèles prédictifs fiables avec efficacité et de répondre à leurs besoins de précision.

Accélération des processus de conception itératifs

Au-delà de l’enrichissement des bases de données, l’Auto-Parameterizer rationalise les workflows de conception itérative. Une fois le Predictor entraîné, les ingénieurs peuvent utiliser l’Auto-Parameterizer pour explorer rapidement et itérer sur les variations de conception. Historiquement, les utilisateurs de DEP MeshWorks s’appuyaient sur cet outil pour générer rapidement des PLEX et exécuter des simulations avant d’analyser les résultats. Avec l’intégration de l’IA/ML, le temps de simulation est considérablement réduit, remplacé par des prédictions quasi-instantanées dans la boucle itérative. Cette amélioration rend l’ensemble du processus de développement produit 100 à 1000 fois plus rapide, permettant aux équipes d’innover à un rythme sans précédent.

Cette double fonctionnalité—enrichir les bases de données d’entraînement et accélérer les workflows itératifs—positionne l’Auto-Parameterizer comme un outil indispensable pour l’ingénierie moderne, garantissant à la fois efficacité et précision dans les projets pilotés par l’IA/ML.