Proč jsou klasické výpočty výzvou pro moderní vývoj
Výpočty patří k základním nástrojům při vývoji nových výrobků. Díky nim můžeme předpovědět chování konstrukcí nebo celých systémů ještě před tím, než vznikne fyzický prototyp. Problém ale tkví v časové a finanční náročnosti celého procesu.
Složité výpočty založené na řešení soustav diferenciálních rovnic zabírají hodiny až dny výpočetního času. Navíc vyžadují drahou výpočetní kapacitu a specialisty, kteří dokážou model připravit a správně vyhodnotit výsledky. Pro mnoho firem se tak testování většího množství variant stává nereálným.
Právě tady přichází na scénu umělá inteligence. Ta dokáže dramaticky zkrátit dobu výpočtu, automatizovat část inženýrské práce a umožnit testování desítek či stovek variant. Co dříve trvalo dny, lze dnes zvládnout za minuty nebo dokonce sekundy, což výrazně snižuje náklady na celý vývoj produktu.
Jak funguje spolupráce lidí a AI nástrojů
Společnost Advanced Engineering působí na českém trhu téměř dvě dekády. Začínala s pevnostními výpočty, postupně rozšířila záběr o CFD a další analýzy, datovou analytiku a dnes i umělou inteligenci.
Dlouhodobé partnerství s firmou Altair umožňuje českým inženýrům využívat nejmodernější technologie. Altair kombinuje osvědčené řešiče jako OptiStruct nebo Radioss s inovativními rychlými solvery SimSolid či Fluids a právě AI nástroji PhysicsAI nebo romAI. Výsledkem je získání přesných výsledků v extrémně rychlých časech při úspoře finančních prostředků.
Když se to celé propojí s orchestračním optimalizačním nástrojem HyperStudy, vzniká možnost poměrně rychle provádět složité multikriteriální optimalizace se skutečně optimálními výsledky. Propojení lidského know-how výpočtářů a AI nástrojů tak zákazníkům nabízí služby, které jsou spolehlivé, rychlé a cenově dostupné.
Reálné přínosy z automobilového průmyslu
Italský dodavatel pro automobilový průmysl Patrone & Mongiello využívá AI k vytvoření zjednodušených modelů z dat vycházejících z konvenčních analýz. Tyto modely založené na umělé neuronové síti umožňují rychlou analýzu v reálném čase.
Týmu to pomáhá porovnat simulovaná data s aktuálními výrobními daty a monitorovat proces tváření plechu v digitálním dvojčeti. Zkrácení času z hodin na sekundy je základním stavebním kamenem tohoto real-time monitorování. Když se predikce liší od aktuálních dat, mohou operátoři okamžitě provádět nápravná opatření, což vede k více než 15% snížení zmetkovosti.
BMW čelí při crash testech náročnému úkolu koordinace řady protichůdných požadavků jako pohlcování energie, saturace maximální úrovně deformační síly nebo dovolené maximální deformace. Proto začalo využívat AI nástroje od Altairu, především díky klasifikaci a clusterizaci efektivně formulovat optimalizační problém a snižovat počet designových iterací potřebných pro vývoj komplexních struktur karoserie zajišťujících nejvyšší požadavky na pasivní bezpečnost.
Přesnost nad 90 procent při zlomku původního času
Korejský výrobce stavebních strojů HD Hyundai XiteSolution začal využívat Altair PhysicsAI k extrémně rychlým predikcím vlastních frekvencí a statických deformací. Přitom dosahuje přesnosti predikovaných výsledků vůči klasicky vypočteným 90 až 96 procent.
Při predikci napěťových map se jim daří předpovídat výsledky přesněji než 82 procent. To je při správném využití predikcí v koncepční fázi vývoje stále dostatečné, když víme, že za tuto nepřesnost jsme schopni ušetřit desítky hodin času na každé nové úloze.
Model s více než 2 miliony elementů, jehož CFD výpočet by v automobilovém průmyslu trval přes 12 hodin, byl díky PhysicsAI spočítán během 3 minut se srovnatelnou přesností. AI modely dokážou také při testování řídících systémů s časovým krokem 1 ms a s 98% přesností předpovídat v reálném čase zbývající kapacitu a životnost baterií.
Stavební stroje s vyšší účinností
Kombinace klasických analýz dynamiky tuhých těles a sypkých hmot spolu s nástrojem Altair romAI přinesla o 20 procent vyšší účinnost plnění lopaty rypadla. Umožnila také srovnání desítek variant konstrukčních návrhů za méně než minutu.
Virtuální senzory založené na AI sledují chování kritických komponent strojů v reálném čase a dokážou včas odhalit hrozící provozní poruchu. To zvyšuje provozuschopnost strojů, snižuje ztráty způsobené odstávkami a snižuje i náklady na opravy. Celková životnost zařízení se tím také zvyšuje.
Letecký průmysl testuje 50krát rychleji
Altair PhysicsAI umožnil zkrátit čas hodnocení pevnostních parametrů křídel letadel z několika hodin na 15 sekund, přičemž přesnost výsledků dosáhla 98 procent. Geometrické deep learning modely trénované na datech z Altair Feko zvládnou okamžitě předpovědět radarovou odrazivost nových variant letadel, což přináší zásadní úsporu času a nákladů v raných fázích koncepčního vývoje.
AI modely pro predikci napětí v leteckých dílech zkrátily analýzu poškození prováděných během údržby letadel ze 4 hodin na 20 sekund. To zásadně urychluje rozhodování při inspekcích a zvyšuje bezpečnost provozu.
Energetika a elektromobily profitují z AI
V energetice dokážou AI modely předpovědět vlastnosti tepelných výměníků s přesností nad 95 procent a přitom urychlit proces jejich optimalizace až 24krát. Tradiční výpočty multi-fyzikálních modelů elektromotorů trvají hodiny až dny.
AI dokáže předpovědět chování nových geometrií okamžitě a umožňuje tak prozkoumat ve stejném čase až 15krát více variant. To má přímý dopad na rychlost vývoje elektrických vozidel i průmyslových aplikací.
Všechny tyto příklady mají společného jmenovatele – dramaticky snižují náklady i čas. Projekty jsou levnější, protože vyžadují méně výpočetního času. Výsledky jsou k dispozici rychleji, což umožňuje pružněji reagovat ve změnových řízeních. Inženýři zvládnou testovat více variant a mohou tak nabídnout lepší, vyladěnější řešení.
Když AI nestačí, pomohou rychlé solvery
Existují situace, projekty nebo zadání, které neumožňují využití AI. Zpravidla se jedná o případy, kdy není možné natrénovat AI model, protože neexistují historická data nebo varianty. Ale i v těchto případech se dá vývoj zrychlit a zlevnit.
K tomu slouží rychlé řešiče určené především pro koncepční fázi vývoje. Za cenu zlomkově horší přesnosti výsledků nabízejí doslova řádově rychlejší výpočetní doby. Díky nim opět získáváte rychlost, pružnost, ověření více variant a zpřístupnění analýz méně expertním uživatelům.
Altair nabízí v této oblasti solvery, které pomohou s pevnostními analýzami, predikcí únavy, analýzami vibrací, přenosy tepla nebo prouděním kapalin. Příkladem takových solverů jsou SimSolid, Inspire Fluids či FlightStream.
Jak začít s implementací AI
Implementace těchto postupů a nástrojů není nijak složitá. Nepotřebujete AI experty, nemusíte nic programovat nebo napojovat na jiné systémy. To vše udělal již Altair za vás.
AI nástroje implementoval do svých stávajících nástrojů a ovládání k nim navrhl takové, aby je hned po běžné instalaci mohli používat všichni vývojoví inženýři a konstruktéři. Nepotřebujete ani novou výpočetní infrastrukturu, clustery nebo cloudová řešení. Tyto nástroje fungují na běžných počítačích včetně laptopů.
Dnes už otázka ohledně AI není postavená tak, zda ji využívat, nebo se jí vyhnout. Vývoj výrobků se neustále zrychluje, a kdo chce zůstat konkurenceschopným, musí na toto zrychlení reagovat. A jednou z nedílných součástí zrychlení vývoje je právě umělá inteligence.
