KI-Physik-Simulationsmodell

Im Kontext der tiefgreifenden Integration von KI und Industrie stößt die Physiksimulation auf Schwachstellen wie geringe Rechenleistung, schwierige Szenarioanpassung und hohe Datenabhängigkeit. Gallop World IT setzt auf Algorithmeninnovation und Branchenexpertise und hat ausgereifte KI-gestützte Physiksimulationslösungen für die Bereiche intelligente Fertigung, erneuerbare Energien, Luft- und Raumfahrt und weitere Bereiche entwickelt. Durch die Nutzung von Kerntechnologien wie KI-gestützter Physiksimulation, maschineller Lernphysiksimulation und Deep-Learning-Physiksimulationsmodell hat das Unternehmen ein effizientes und präzises KI-Physiksimulationssystem für Ingenieure entwickelt. Dank seiner starken technischen Fähigkeiten und der szenariobasierten Implementierung fungiert es als wichtiger Partner für die digitale Transformation von Unternehmen.

Das Unternehmen hat traditionelle Effizienzengpässe bei Simulationen durch die Entwicklung einer KI-Simulations-Engine mit Millisekunden-Reaktionszeit überwunden. Durch „Modellierung physikalischer Mechanismen + Deep-Learning-Transfer“ nutzt es klassische physikalische Formeln, um ein grundlegendes Framework zu schaffen, kombiniert mit Massendatentraining für das Deep-Learning-Physik-Simulationsmodell. Beispielsweise werden bei der Simulation des thermischen Durchgehens von Batterien für neue Energien herkömmliche 24-Stunden-Prozesse auf 500 Millisekunden verkürzt, bei einer Fehlerquote von <3 %. Szenarien wie die Vorhersage der Lebensdauer von Automobilkomponenten und die Analyse des Luftstroms von Flugzeugtriebwerken erzielen eine 100- bis 1000-fache Effizienzsteigerung und helfen führenden Unternehmen, Testzyklen zu verkürzen und F&E-Kosten zu senken.

Gleichzeitig konzentriert sich Gallop World IT auf die Bekämpfung geringer Datenverfügbarkeit und mangelnder Wiederverwendbarkeit von Modellen durch die Entwicklung von Branchenlösungen mit „geringer Datenabhängigkeit + szenenübergreifender Migration“ und stärkt so die Industrial AI Physics Simulation Platform und die Engineering AI Physics Simulation Services. Das Unternehmen hat eine Technologie für „Small-Sample Learning + Domain Adaption“ entwickelt, die physikalisches Vorwissen einbezieht, um den Datenbedarf zu minimieren. So werden beispielsweise bei der Simulation von Bearbeitungsprozessen nur 50 Datensätze benötigt, um eine Genauigkeit von 92 % zu erreichen. Darüber hinaus werden szenarienübergreifende Transfermodule entwickelt, um die Modellanpassungszyklen deutlich zu verkürzen.

Häufig gestellte Fragen

F: Unser Unternehmen verfügt über wenig Erfahrung in der Physiksimulation und nur über begrenzte Datensammlung. Können wir das Deep Learning-Physiksimulationsmodell und die industrielle KI-Physiksimulationsplattform von Gallop World IT direkt nutzen?

A: Absolut. Für Unternehmen mit wenigen Daten nutzen wir ein dreistufiges Empowerment-Modell auf Basis von KI-gestützter Physiksimulation, um die Datenabhängigkeit zu verringern: Zunächst stellen wir allgemeine branchenspezifische Basisdatensätze (z. B. Materialparameterbibliotheken und Simulationsdaten typischer Bedingungen) als erste Unterstützung für das Training des Deep-Learning-Physiksimulationsmodells bereit. Diese basieren auf jahrelanger Branchenerfahrung und sind hinsichtlich Compliance desensibilisiert. Zweitens integrieren wir mithilfe eines „Physik-First“-Modellierungsansatzes etablierte physikalische Formeln und Prozessstandards in das Modell und reduzieren so die Abhängigkeit von realen Daten erheblich. Beispielsweise werden für die Temperaturfeldsimulation eines chemischen Reaktors nur grundlegende Parameter vom Kunden benötigt, bevor diese mit dem thermodynamischen Modell der Engineering AI Physics Simulation kombiniert werden, um eine schnelle Systemeinrichtung zu ermöglichen. Schließlich bieten wir ein leichtgewichtiges „Use-while-Training“-Tool an, bei dem die Industrial AI Physics Simulation Platform automatisch Echtzeit-Produktionsdaten sammelt und das Modell durch inkrementelles Lernen optimiert. In der Regel verbessert sich die Genauigkeit innerhalb von drei Monaten von 85 % auf über 95 %.

F: Unser Produktionsszenario ist sehr spezifisch (z. B. Synthese von chemischen Nischenprodukten). Können sich die Lösungen von Gallop World IT für die Physiksimulation mit maschinellem Lernen und die Physiksimulation mit technischer KI an solche nicht standardmäßigen Szenarien anpassen?

A: Ja. Unsere Kernkompetenz liegt in maßgeschneiderten Modellierungsfunktionen. Für spezielle Szenarien nutzen wir KI-gestützte Physiksimulationstechnologie und setzen dabei auf einen Prozess aus umfassender Szenarioanalyse und modularer Anpassung: Zunächst analysiert ein engagiertes Team aus Branchenexperten und KI-Algorithmus-Ingenieuren vor Ort die wichtigsten physikalischen Prozesse, Schlüsselfaktoren und Geschäftsziele. Anschließend wird auf Grundlage dieser Analyse ein maßgeschneidertes physikalisches Modellgerüst erstellt. Beispielsweise optimieren wir in Nischenszenarien der chemischen Synthese Reaktionskinetikgleichungen und Materialdiffusionsmodelle, um sicherzustellen, dass die Logik der maschinell lernenden Physiksimulation mit den tatsächlichen Prozessen übereinstimmt. Anschließend wird das Modell mit den begrenzten Daten des Unternehmens und Lerntechniken für kleine Stichproben trainiert und in einem geschlossenen Kreislauf aus Simulationsvorhersage, Vor-Ort-Validierung und Parameteriteration verfeinert.

F: Benötigen die Mitarbeiter nach der Einführung KI-gestützter Physiksimulationsmodelle und der Industrial AI Physics Simulation Platform professionelle KI- oder Simulationskenntnisse? Wie wird der fortlaufende technische Support bereitgestellt?

A: Es sind keine professionellen technischen Kenntnisse erforderlich und wir bieten Support über den gesamten Lebenszyklus, um einen effizienten Systembetrieb sicherzustellen. Auf der Betriebsebene kapseln wir das Deep Learning Physics Simulation Model in eine „visuelle Low-Code-Plattform“ mit einer geschäftsfreundlichen Oberfläche. Bei der Bearbeitungssimulation beispielsweise müssen Mitarbeiter nur Parameter auswählen und auf „Simulation starten“ klicken, um einen Bericht mit Fehlervorhersagen und Optimierungsvorschlägen zu erhalten. Benutzerdefinierte „One-Click-Simulation“-Vorlagen sind ebenfalls verfügbar, wodurch die Hürde für die Bedienung über die Industrial AI Physics Simulation Platform erheblich reduziert wird. Für den Support haben wir ein „dreistufiges Garantiesystem“: Stufe 1 – Ein persönlicher Customer Success Manager antwortet innerhalb von zwei Stunden auf Anfragen; Stufe 2 – Das technische Team bietet innerhalb von 24 Stunden Remote- oder Vor-Ort-Support; Stufe 3 – Vierteljährliche Optimierungsupdates für das Machine Learning Physics Simulation Model. Zusätzlich bieten wir sowohl Online- als auch Offline-Schulungen an. Bis heute weisen alle Kundensysteme eine Auslastung von 100 % und eine Zufriedenheit von über 98 % mit der Problemlösung auf.