Maschinelles Lernen Von CAD-Daten zu produktionsreifen Modellen

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SolidCAM GmbH

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ELBCAMPUS Kompetenzzentrum

Tech Soft 3D, Anbieter von Software Development Kits (SDKs) für die Konstruktion, bringt offiziell Hoops AI auf den Markt, das erste Framework, das speziell für KI und maschinelles Lernen für die Nutzung von CAD-Daten entwickelt wurde.

Hoops AI wurde für Datenwissenschaftler und Ingenieure im Bereich maschinelles Lernen entwickelt und vereint CAD-Zugriff, Datensatzvorbereitung und Codierung, um den schnellsten Weg von rohen CAD-Daten zu produktionsreifen Modellen für maschinelles Lernen zu bieten.

Maschinelles Lernen verändert ganze Branchen, aber CAD-Daten blieben bislang weitgehend unzugänglich. Aktuelle Tools erfordern improvisierte Skripte, anfällige Workflows und kostspielige Abhängigkeiten. Hoops AI ändert dies und bietet das erste Framework zum Erstellen von ML-Modellen mit CAD-Daten. Dieses neue Toolkit bietet Datenwissenschaftlern und Entwicklern eine sofort einsatzbereite Umgebung, um ihre Daten vorzubereiten, Experimente zu verwalten und ML-Modelle in großem Maßstab zu entwickeln.

Gut positioniert für maschinelles Lernen

Tech Soft 3D sieht sich gut positioniert, um diese Technologie anzubieten, da es mehr Daten verarbeitet hat als jeder andere Anbieter von CAD-Datenzugriffsbibliotheken. Das Unternehmen baut auf seiner jahrzehntelangen Erfahrung auf und bietet Unternehmen wie Ansys, Siemens, Hexagon, Nvidia Omniverse, Unreal Engine, Unity 3D und Hunderten anderen unübertroffene Leseerfolge und Geschwindigkeit.

„Hoops AI ist ein großer Fortschritt für Unternehmen, die endlich künstliche Intelligenz für 3D-CAD nutzen möchten“, so Gavin Bridgeman, CTO von Tech Soft 3D. „Es bietet eine vollständige, reproduzierbare Pipeline, die Machine-Learning-Workflows mit CAD-Daten sowohl praktisch als auch skalierbar macht.“

Mit dieser Technologie will Tech Soft 3D die Kombination aus KI und CAD-Daten sowohl für seine mehr als 750 unabhängigen Softwareanbieter-Partner als auch für die gesamte Maschinenbauindustrie erschließen.

Architektur und Implementierung

Hoops AI baut auf der soliden Grundlage von Hoops Exchange auf, der branchenführenden CAD-Import-/Export-Bibliothek, die über eine Python-API direkten, hochpräzisen Zugriff auf mehr als 30 Dateiformate bietet, darunter Geometrie, Topologie, Baugruppen, PMI und Metadaten. Dadurch werden riskante Zwischenkonvertierungen vermieden und die Abhängigkeit von kostspieligen CAD-Systemen beseitigt.

Von hier aus automatisiert Hoops AI die Vorbereitung von Datensätzen in großem Maßstab mit Tools für die Visualisierung, Segmentierung und Bereinigung sowie mit Encodern, die CAD-Modelle in ML-fähige Formate konvertieren. Es verwaltet die Erfassung, Versionierung und Experimentverfolgung, um reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten, unterstützt durch eine integrierte Visualisierung für klare Einblicke in jeder Phase.

End-to-End-Workflow-Orchestrierung

Hoops AI deckt alle Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus ab. Speicher- und Protokollierungsfunktionen erfassen den gesamten Workflow und ermöglichen so Rückverfolgbarkeit und Wiederholbarkeit von Experimenten. Mit diesen Funktionen können Teams schnell iterieren und ein Tool nutzen, das genauso schnell arbeitet wie sie selbst. Von Datenwissenschaftlern und Start-ups bis hin zu Softwareanbietern und Forschern – Hoops AI unterstützt Innovatoren, die das volle Potenzial von 3D-Daten in ihren Machine-Learning- und KI-Anwendungen ausschöpfen möchten.

Weitere Informationen zu Hoops AI und zur Anmeldung für die Technologievorschau: https://www.techsoft3d.com/developers/products/hoops-ai.

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