AI & Machine Learning
AI 與 ML 正快速改變工程開發模式。透過高可信度模擬數據訓練模型，可建立產品的 Virtual Twin（虛擬雙生），快速預測設計變化對性能的影響。
這代表企業不必每次都重新進行完整分析，即可在秒級時間內取得趨勢結果，提升研發效率。
- 結構強度預測
- 熱管理優化
- 電磁效能分析
- 多參數設計探索
- 自動化最佳化流程
關鍵效益
更快取得結果
透過代理模型（Surrogate Model）快速回應，大幅縮短等待求解時間。
更廣的設計探索
同時評估大量設計變數，找到更佳性能組合。
降低硬體與人力負擔
將高頻重複分析流程自動化，讓工程團隊專注高價值任務。
強化決策信心
建立在物理模擬基礎上的 AI，比純資料模型更具工程可信度。
落實 MODSIM 流程
設計、模擬、資料管理整合於同一平台，提升跨部門協作效率。
AI × 模擬，可落地於哪些產業？
常見問答
無論是中小企業或大型企業，皆可將 AI 與 ML 導入模擬流程。SIMULIA 結合模擬專業與機器學習應用經驗，協助使用者在不需具備資料科學背景的情況下，也能運用人工智慧與機器學習的效益。若企業有意導入 AI / ML 至現有模擬流程，可透過 SIMULIA Community Machine Learning Wiki 與專家交流需求與應用方向。
在設計實驗（DoE）、設計取捨分析（Trade-off Studies）與最佳化流程中，通常需要模擬大量設計變化。若全部採用完整物理模擬，往往耗時且占用大量運算資源。透過先執行少量代表性的模擬案例，涵蓋主要設計空間，再以其結果訓練神經網路模型，模型便能學習設計參數與物理行為之間的關聯。完成後，可在極短時間內預測其他設計變化結果，大幅加快分析流程，並即時回應設計調整。
機器學習模型的品質，取決於訓練資料的品質。SIMULIA 的物理模擬工具經多年產業實務驗證，廣泛應用於各工程領域，具備高度可信度。當機器學習模型建立在這些高品質模擬結果之上，再搭配品質控管機制，並可透過模擬結果或實測資料進行驗證，使用者便能對模型結果建立信心。
AI 與 ML 能分析大量資料，找出傳統方法可能忽略的複雜模式與關聯性，進一步提升預測能力。這有助於產生更準確的模擬結果，並協助工程團隊做出更好的設計決策。
SIMULIA 透過 AI 與 ML 提升模擬效率，降低對實體原型的依賴，進而節省材料與測試成本。同時，雲端工具可減少對高功耗本地硬體的需求。透過虛擬測試與數位驗證，企業能更早做出更有效率、更具環境效益的設計選擇，讓整體開發流程更具永續性。