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Simulationsplattform Physik-basierte Simulationen und adaptive KI-Modelle

Verantwortliche:r Redakteur:in: Andreas Müller 2 min Lesedauer

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ITWH Inst.f.technisch- wissensch. Hydrologie GmbH
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JuliaHub, Anbieter von KI-nativen Simulations- und Modellierungslösungen, kooperiert mit Synopsys. Dabei wird Dyad, die Simulationsplattform von JuliaHub, in die KI-gestützte Digital-Twin-Software Ansys TwinAI integriert, die ein Teil des Synopsys-Portfolios an Simulations- und Analyselösungen ist.

Die kommenden Versionen von Ansys TwinAI werden voraussichtlich Dyad Exposure enthalten, wobei die Funktionen schrittweise veröffentlicht werden. (Bild: Julia Hub)
Die kommenden Versionen von Ansys TwinAI werden voraussichtlich Dyad Exposure enthalten, wobei die Funktionen schrittweise veröffentlicht werden.
(Bild: Julia Hub)

Die Zusammenarbeit von JuliaHub und Synopsys soll das Know-how von JuliaHub im Bereich KI-gesteuerter, physikalisch fundierter Simulation mit der Digital-Twin-Technologie von Synopsys zusammenbringen. Die Simulationsplattform soll Anwender dabei unterstützen, Innovationen zu beschleunigen und die Genauigkeit des Hardware-Designs und der Systemoptimierung zu verbessern.

Simulationsplattform für digitale Zwillinge

TwinAI ermöglicht es Unternehmen, 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 als auch auf physikalischen Gesetzen basieren.

Lücke zwischen Realität und Simulation schließt sich

„Ein digitaler Zwilling ist mehr als nur ein Modell. Er ist eine lebendige, dynamische Darstellung eines Systems“, so Dr. Prith Banerjee, Senior Vice President bei Synopsys. „Durch die Integration der SciML-Technologie von Dyad und 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.

Domänenübergreifende Systeme effizient entwerfen

„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.“

Weitere Informationen:

www.juliahub.com
https://juliahub.com/products/dyad

Info: JuliaHub und Dyad

JuliaHub will sich die schwierigsten wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen der Welt stellen, mit modernen Tools in einer nahtlosen, sicheren Umgebung zu unterstützen. JuliaHub kombiniert fortschrittliche mathematische Berechnungen und Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen, um Techniken des wissenschaftlichen maschinellen Lernens (SciML), Digital-Twin-Modellierung sowie Modellierung und Simulation der nächsten Generation in der Pharma-, Luft- und Raumfahrt-, Automobil- und anderen Branchen zu ermöglichen.

Dyad vereint cloud-native Infrastruktur, differenzierbare Programmierung und modulare Erweiterbarkeit, um Engineering-Workflows der nächsten Generation zu unterstützen. Dyad ermöglicht die Entwicklung sich kontinuierlich verbessernder digitaler Modelle durch die Integration von KI und wissenschaftlichem maschinellem Lernen (SciML) in einer sicheren Umgebung, in der Ingenieure eingebunden sind. Dyad ermöglicht es Teams, intelligentere, schnellere und zuverlässigere Systeme einzusetzen, ohne die Genauigkeit traditioneller Engineering-Verfahren für Over-the-Air-Updates, vorausschauende Wartung und Echtzeit-Leistungsoptimierung zu beeinträchtigen.

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