自第一台计算机出现以来，人工智能(AI)一直是一个概念，用于描述可以解决实际问题并执行任务的程序，而无需明确编程。机器学习(ML)是一种通过做出决策、采取行动并根据这些决策的结果随着时间的推移进行调整来实现人工智能的手段。利用人工神经网络(一种试图模仿人类大脑如何做出决策的算法)，深度学习(DL)解锁了新的见解，训练了更好的算法，并加速了工程创新。
Ansys使用AI/ML方法自动查找仿真参数，同时提高速度和精度，并指导早期产品优化工作，帮助工程师基于数千个参数快速找到最佳设计空间。利用Ansys驱动商业智能，实现确定性飞跃。
AI/ML正在被越来越广泛的行业和用户成功采用。我们期望AI/ML应用程序将积极用于科学和医学，从简化药物发现到机器人辅助手术，再到世界上任何地方的提供者都可以即时访问的自动医疗记录。但它也帮助消费品牌挖掘其社交媒体，以了解消费者对其产品的感受(情绪分析)，为投资者提供股票交易机会(金融算法交易)，并使电子商务所有者能够为在线购物者提供个性化产品(推荐引擎)。
在Ansys中，我们可以使用AI/ML方法自动查找仿真参数，同时提高速度和精度。我们可以使用增强模拟，通过数据驱动或物理信息方法训练神经网络，将模拟速度提高100倍。人工智能/机器学习增强了先进的仿真技术，为工程设计过程奠定了基础。
从设计和分析的最初阶段开始，仿真可以改善工作流程，提高质量和准确性。通过人工智能和机器学习的应用，Ansys客户正在进一步推动这些边界。
Ansys通过大规模并行设计方法，帮助Juniper在更短的时间内实现高度预测准确的电源完整性签名，从而实现更大的交换覆盖范围和更高的可靠性。
作为系统工程领域的领导者，SPEC Innovations正在应用Ansys仿真解决方案开发月球车的数字孪生体，以更好地实现月球挖掘，以响应NASA的“破冰月球挑战”。
观看本次网络研讨会，了解AI/ML如何为您的企业提供竞争优势并缩短上市时间。
基于AI/ ml的方法带来了利用历史数据的能力。通常，在收集大量数据时，有责任对这些信息进行排序，以提取出最需要的信息，不太有价值的信息以及应该丢弃的信息。不太有用或丢弃的数据通常以旧格式存储在计算机硬盘驱动器上，变得主要无法访问并且看起来毫无价值。然而，AI/ML在大量积压数据的基础上蓬勃发展，并充分利用它们，将过时的遗留数据转化为高价值资产。
参加本次网络研讨会，了解人工智能/机器学习如何从未使用或旧的数据中获益，回收它们作为培训材料。利用过去的模拟结果和数据来学习和应对新的设计挑战，类似于利用资深设计师团队的专业知识，但具有更显著的优势。
2023 R1为Ansys机械带来了新功能，使用户能够执行更准确，更有效的结构模拟。本次网络研讨会将涵盖该版本中机械的主要亮点。通过使用AI/ ml驱动的资源预测功能，深入了解解决模拟所需的计算资源，包括预期的解决时间和内存使用情况。
L3+系统的自动驾驶开发团队如何确保他们比人类驾驶员更安全，同时又能负担得起这种商业模式?对于可持续的业务模型解决方案，在AD系统开发中需要在性能和安全性之间进行密集的权衡。了解Ansys解决方案如何解决安全系统设计和自动驾驶软件开发中的关键技术挑战。
在本次网络研讨会上，我们的专家小组将讨论如何将人工智能和物理学的最佳结合起来，创造混合数字双胞胎。混合数字孪生实现了先进的技术，包括物理模拟和虚拟传感器。由于AIoT用户组和数字孪生联盟之间的联系，小组成员还将深入了解正在进行的人工智能/物理工作。
随着世界越来越接近全自动汽车和交通工具的现实，人们越来越关注人工智能(AI)、机器学习和快速自动化决策的发展。虽然人工智能和决策系统必须规划车辆轨迹和对环境的响应，但传感器必须向执行这些算法的控制系统提供有关车辆周围环境当前和发展状态的准确数据。
人工智能有可能改变大多数行业的格局。仅人工智能的自动化潜力就可以迅速加快设计周期和创新的步伐。尽管引入人工智能会遇到一些障碍，但那些现在开始创新之旅的人将能够在未来几十年引领他们的领域。下载此摘要以了解更多信息。
在自动驾驶中有两个非常重要的因素是行为预测和3D物体检测。两者都涉及传感器和感知软件。这些功能旨在通过检测移动车辆周围的行人行为和车内驾驶员的疲劳或疏忽来减少事故。为了成功实现这些特征，人工智能(AI)增强的先进识别技术几乎是必要的。
机器学习即服务(MLaaS)正在帮助支持机器学习的广泛采用和应用。通过利用针对机器学习工作负载调整的SaaS(软件即服务)交付模型，组织可以快速加入机器学习革命。
