数据学科:为人工智能设计管理工程数据
从历史上看，产品设计和工程领域已经发现了在其他行业之后，在人工智能（AI）和机器学习（ML）采用，由于所需数据的体积和性质。银行，金融，零售，甚至是未来派工具，如Ai-Ungmented面部识别使用主要是二维数据集。轻量级数据，通常需要记录和维护审计数据的规定，意味着这些行业具有丰富的历史和实时数据，可以容易地应用机器学习工具。
相反，无论是建筑、航空航天还是消费品，工程师们经常处理大量的数据。三维产品的设计通常需要高度复杂的三维CAD模型、由数千或数百万个单元组成的有限元分析(FEA)网格、多种物理特性的高保真仿真，以及探索多种设计变量的优化运行。这一切都导致了数据过剩，而且在如何利用数据、与其他组共享数据、甚至是否保存数据以及保存到哪里的企业级路线图中，数据往往太少。
AI和ML字段的进步，结合了强劲的仿真，测试和现场数据集的可用性，使工程数据科学成为现代产品开发生命周期的关键组成部分，而是为了从这些令人兴奋中提取最大值工具，公司需要计划高效地存储，管理和利用其数据。他们需要数据规则。
机器学习围绕数据旋转
由于传感器和带宽技术的快速发展，存储容量和计算能力的增加，在工程中使用ML已经变得更加可行。持续的方法开发和对开放源代码的访问为公司试验ML及其功能打开了大门。然而，数据方面仍然存在挑战:
- 数据需求。当工程师没有足够的数据来运行ML型号时，通常该方法是通过使用基于物理的模拟来生成数据。此方法可能是耗时的，并且可能呈现缺乏数据的问题。因此，可扩展或自适应采样对于创建最佳数据集至关重要，可以最大化学习并最大限度地降低仿真成本。
- 数据。这是指历史数据的使用。通常在很长一段时间内收集数据，或许是30年或更长时间，并存储在不同的软件版本创建的不同地方和格式。因此，可靠性可能是一个问题。此外，该数据需要将其转换为ML模型使用的元数据。
- 飞行中的数据。物联网(IoT)传感器通常负责收集和产生大量快速数据，例如f1赛车比赛中的实时遥测数据。在实现有效的ML模型时，数据的数量和质量可能是一个问题。
机器学习工程内的挑战
针对CAE和CAD过程，ML可以提供更智能、更快的方法来处理数据和构建优化设计。然而，这些应用程序都面临着工程bob电竞官方特有的挑战:
- 体积。将ML方法合并到各种CAE/CAD任务中可能需要访问大量数据集。为了提取有用的数据，必须运行模拟，这使得这个过程在计算上昂贵且耗时。
- 格式。由于CAD的非表格性质，当用于教授ML模型时，这些数据的格式会产生问题。3D形状不能很好地转换成列和行，所以确定如何最好地实现这一点是势在必行的。
- 预测。工程中bob电竞官方的ML应用程序需要在处理模拟时预测超过一个简单的是或否答案。例如，当运行瞬态仿真时，需要考虑和计算数百万元素乘以数千步的元素。
- 种类。然而，在工程中ML的一个优点是，可以通过模拟产生有意的设计失败。这一原则的独特之处是，利用这些数据可以得到更精确的ML模型，该模型可用于进一步开发软件特性和过程。
利用工程数据进行人工智能驱动的设计创新
通过AI增强的计算机辅助工程现在提供了发现机器学习洞察力的制造商，通过物理和AI驱动的工作流程来探索复杂的设计问题的新解决方案，并通过协作和设计融合来实现更大的产品创新。以下是一些例子AI-powered设计Altair提供的工具:
- 设计一代:人工智能技术帮助产品设计师探索更广泛的取悦客户、高性能和可制造的新产品设计替代方案。通过应用相同的基于物理的工具，从概念到设计，直到结束验证，并在ML的指导下使用组织特定的约束，牵牛星®DesignAI™通过自信地拒绝在开发周期早期的低潜能设计来实现更快的设计汇聚。
- 设计开发:对于复杂几何图形的高保真建模，分析师可以使用Altair®HyperWorks®设计资源管理器，用于实时性能预测和评估的端到端工作流。使用ML自动化重复任务，Design Explorer直观地执行直接建模几何创建和编辑，中间表面提取，表面和中间网格划分，网格质量校正，结合高效的装配管理和工艺指导。
- 优化设计:从设计微调到设计综合，包括复杂的多物理项目或数据集的研究，牵牛星®HyperStudy®帮助多学科团队从复杂的模型中获得洞察力，探索和创建具有各种输入的新概念，确定最佳折衷方案，并支持决策制定。模拟技术与设计探索和ML相结合，使工程师能够有效地应对市场时间挑战，并帮助团队交付更高性能的产品，在整个开发过程中考虑更多的设计维度。
利用私有和混合云解决方案
规范的数据策略需要HPC工具来编排、可视化、优化和分析高要求的工作负载，特别是一些ml增强模拟和优化运行所需的计算密集型工作。牵牛星的综合企业计算工具集帮助产品开发人员轻松访问他们需要的高性能计算能力，迁移到云，并消除I/O瓶颈。
许多组织都在努力管理和挖掘来自现代技术平台的数据。进入组织的数据可以是少量非常大的文件的形式，也可以是每天、甚至每分钟到达的数百万个非常小的文件的形式。数据科学家将Apache Spark™等平台视为管理和处理大量数据的首选解决方案，以便从分布式文件系统中的数据快速生成见解。Spark能够在内存中处理非常大的数据集，这是大数据架构中包含Spark的部分原因。Altair的工作负载管理工具(如Altair®PBS Professional®)使组织能够在高性能计算、现代处理和存储平台以及云环境中高效地处理大数据。bob官网 bob体育下载
牵牛星®无限™是一种先进的私有设备，可在本地和基于云的格式中使用。牵牛星无限交付无限使用范围广泛HyperWorks求解软件模拟力学，流体，电磁学，和更多-包括建模，可视化，和优化。为了保持所有工作在最高效率，HPC资源管理和用户友好的网站门户软件包括在每个系统。Altair Unlimited将软件、系统管理和基础设施作为服务打包成一个单一、直观的平台。
云爆发和迁移：峰值工作负载冲突可以通过直观的方式解决云爆发，以及与供应商无关的工具，如牵牛星®NavOps®帮助企业自动化计算密集型HPC工作负载的迁移到云端。Navops是应用程序，资源和预算感知，提供对工作负载的实时洞察，并以完全可见于HPC云资源的工作。
通过将复杂的自动化与云支出管理相结合，组织可以提高效率，降低云成本，改善结果交付时间，最终提高收入和盈利能力。
大数据存储与避免I/O瓶颈:它管理员还可以使用软件来查找流氓应用程序并消除瓶颈，掌控文件系统依赖项，并获得HPC和混合云的Libob电竞官方ve Per-obperation应用遥测。和Altair Breeze™，每个工程师都是一个I/O专家，快速解决软件部署问题，解决文件和网络依赖。利用用于存储导出的详细数据和用于共享的总结报告，Breeze可以识别好的和坏的I/O，从而轻松获胜。因为随着分布式系统和计算集群变得越来越复杂，监控变得越来越重要，Altair Mistral™监视I/O、CPU和内存，快速定位流氓作业和存储瓶颈，并跟踪集群上每天运行的内容。
无缝数据访问管理
同样重要的是存储机器学习解决方案所需的数据，数据还需要沿着产品开发过程访问多个利益相关者，以确保它可以链接到ML-Ungmented CAE以改善工程过程并提取有用的见解。
bob电竞在线™是一个交钥匙平台，将强大的工程和分析工具以及可扩展的计算资源集中在一个地方。使用Altbob电竞在线air One，您可以获得与中央数据存储库的动态、协作访问。公司可以在云中提供可伸缩的资源，或通过单一的玻璃提供内部部署，运行像DesignAI这样的Altair软件的云版本，并在云中运行模拟作业。bob电竞在线Altair One通过扩大对整个产品开发生命周期所需的所有数据、软件和高性能计算资源的访问来加速发现。
使用Altair：赋予数据纪律和ML-Augmented CAE
仿真驱动设计永远地改变了产品开发，使工程师能够减少设计迭代和原型测试。不断增长的科学计算能力扩大了应用分析的机会，使大型设计研究在程序的时间限制内成为可能。现在，工程数据科学正在再次改变产品开发。
CAE工具中增强的仿真功能正通过机器学习加速设计决策过程。基于ml的、人工智能的设计结合基于物理的、模拟驱动的设计，利用最新的高性能计算的力量正在被实现。bob官网 bob体育下载与此同时，长期以来与以业务为中心的数据相关联的预测数据分析技术正在积极地部署在以资产为中心的数据上，以增强制造、保修和测试性能。
要了解更多信息，请查看以下题为“在产品设计中的AI未来”的演示文稿。来自Altair的AI专家小组讨论了当前的工程数据科学状态以及采用增强模拟，AI供电设计和预测数据分析。
