複雑な技術システムのためのエンジニアリングAIプラットフォーム

01 | プラットフォームアーキテクチャ

1つのプラットフォーム上でモデル化し、探索し、実行する

問題のフレーミング、モデリング、探索、実行、検証を1つのエンジニアリングワークフローで接続します。

統合エンジニアリングAIプラットフォーム

共有サービス、ガバナンス、エビデンスはすべてのシステムを結びつけます。

ガバナンス、検証、トレーサビリティエンジニアリング・トラスト・システム

01境界制御モデル制限 · アクセス制御02実行制御認可境界 · エンドツーエンド監査03バリデーションV&V · 信頼性評価04証拠トレースバージョントレース · エンジニアリング上の根拠

SYS 01/統合モデリング

統合モデリング

実際のエンジニアリングオブジェクトを、エンジニアが解くことができ、検証できるモデルに変換します

入力オブジェクト·物理学·データ·制約

コアハイブリッドエンジニアリング・ソルビングエンジン

出力計算可能モデル·検証ベースライン

SYS 02/デザイン宇宙探査

デザイン宇宙探査

デザイン空間探索

目的、変数、条件、制約にわたってオプションを比較します

入力計算可能モデル·変数·条件·目的

コアスケーラブルなデザイン探索エンジン

出力より良い解決策·検証済みの結果

SYS 03/エンジニアリングエージェント

エンジニアリングエージェント

エンジニアリングの文脈と知識を活用し、業務を計画し、検証済みの学習を保持します

入力目標·文脈·ツール·知識

コアエンジニアリングモデルとエージェント

出力実行可能なタスク·工学の学習

オーケストレーションバスエンジニアリングエージェントは、承認された境界内でモデリングと探索を調整し、検証済みの結果をタスクコンテキストに返します。

共有プラットフォームサービス共有プラットフォームサービス

ランタイムとオーケストレーションランタイム&オーケストレーション

エンジニアリングタスクエンジニアリングの文脈機能レジストリ

信頼とガバナンス信頼とガバナンス

アイデンティティとアクセスエンジニアリング上の根拠バージョン管理

共有プラットフォームサービス共有プラットフォームサービス

ランタイムとオーケストレーションランタイム&オーケストレーション

エンジニアリングタスクエンジニアリングの文脈機能レジストリ

信頼とガバナンス信頼とガバナンス

アイデンティティとアクセスエンジニアリング上の根拠バージョン管理

エンジニア主導のワークフローエンジニア主導のエンジニアリングループ

ステップ01問題を定義するオブジェクト、条件、目標、および制約

ステップ02モデルを構築する実際のオブジェクトを計算可能なモデルに変換する

ステップ03オプションを探す候補ソリューションを比較し、改善する

ステップ04結果を検証してください結果を検証し、エンジニアリングの証拠を構築する

ステップ05再利用可能な機能を構築する再利用手法、洞察、適用範囲

02 | 統合モデリング

適切な物理、データ、AIを用いて実システムをモデル化する

機械的手法、データ駆動型、ハイブリッド手法を組み合わせて、忠実度、速度、コストのバランスを取ります。

統合モデリング

エンジニアリングオブジェクト、物理、データ、制約、および検証ベースラインを1つのシステムで。

入力オブジェクト · 物理学 · データ · 制約

システムロールモデル · 解明する · 検査する · 検証

出力計算可能モデル · 検証ベースライン

モデリングメカニズム

ハイブリッドエンジニアリング・ソルビングエンジン

ハイブリッドエンジニアリングソービングエンジン

物理、データ、忠実度の目標、検証基準に合致するモデリングパスを選択してください。

01

オブジェクトを定義

オブジェクト、幾何学、物理学、スケール

02

制約を設定

境界、忠実度、データ、受容

03

パラダイムを選択してください

機械的 | データ駆動 | ハイブリッド

04

モデル化と解法

モデル、タスク、ソルバー、計算

05

検証とキャプチャ

エラー、境界、ベースライン

01/機械的モデリング

機構的モデリング

方程式と多重物理学の統治

モデリング手法 FEACFD流体力学マルチフィジックス

検証ループソルバーの実行標準チェック検証ベースライン

02/データ駆動型モデリング

データ駆動型モデリング

エンジニアリングデータおよびモデル学習

モデリング手法 ROM代理母オペレーター学習データ同化

検証ループトレーニングと推論バージョン化されたデータモデルチェック

03/ハイブリッドモデリング

ハイブリッドモデリング

物理学、データ、そして最適化が一緒に

モデリング手法物理学+データマルチフィデリティ適応的解決AI支援解決

検証ループパラダイムオーケストレーション一貫性チェック検証フィードバック

統合モデリング価値

システム値

01計算可能モデル実在するシステムを解くことができる形で表す

02目的に合わせた方法タスクと制約のメソッドを選択してください

03検証された正確性エラー、忠実度、および裏付けとなる証拠を確認してください

04再利用可能な戦略適用性および検証ルールを保持する

03 | デザイン空間探索

より多くのオプションを探索し、より速く収束する

HPC、DOE、DSE、MDO を使用して、変数、条件、目的、および制約を大規模に評価します。

デザイン空間探索

デザイン宇宙探査

設計空間、探索戦略、スケーラブルな実行、そして検証を1つのシステムで。

入力計算可能モデル · 変数 · 条件 · 目的

システムロール企てる · スケジュール · 発効させる · 統治する

出力より良い解決策 · 検証済みの結果

計算可能モデル

1

統合モデリングから

探索メカニズム

スケーラブルなエンジニアリング探索カーネル

1つの計算可能モデル → N 候補 → 連続収束

エンジニアリング領域全体で候補者を拡大し、大規模に実行し、検証を通じて収束させる

より良いソリューション

エヌ

検証済み結果 | 適用範囲

エンジニアリングスペース

探索オーケストレーション

大規模実行

検証収束

探検財団

ランタイム環境

各タスクに必要なソフトウェアとツールを組み立ててください。

CAE とソルバーコンテナと依存関係ライセンスとアクセス

リソースの計算

各タスクを適切な計算にマッチさせてください。

CPU と HPCGPU と AIクラウドおよびハイブリッドコンピュート

データコンテキスト

各実行に必要なエンジニアリングデータとライブデータをバインドしてください

エンジニアリングデータセンサーストリームライブシステム状態

デザイン探索の成果

システム値

01宇宙探査変数、条件、目的を体系的に展開する

02オプションの比較一貫した基準に基づいて候補者を評価する

03探査が回復しました中断された作業を再開し、収束を継続する

04結果が検証されました証拠と適用範囲の境界を保全する

04 | エンジニアリングエージェント

エンジニアリング目標を実行可能な作業に変換する

文脈を理解し、適切なツールを結びつけ、各検証済みタスクが教える内容を保持してください。

エンジニアリングエージェント

エンジニアリングの文脈、推論、計画、そして再利用可能な学習を1つのシステムで。

入力目標 · 文脈 · ツール · 知識

システムロール理解する · 理由 · 計画 · 学ぶ

出力実行可能なタスク · 工学の学習

コアテクノロジー

エンジニアリングモデルとエージェント

エンジニアリング対象物、制約、および検証された知識に関する地盤図。

01/エンジニアリング入力

エンジニアリングの文脈の理解

エンジニアリングの文脈

タスクをオブジェクト、物理、条件、データ、目標、および制約に基礎を置く

オブジェクト物理学運用条件データ目標制約

02/推論カーネル

工学的推論と計画

目標を分解し、制約を推論し、実行可能な計画を策定する

タスクの内訳方法選択ツールマッチング制約推論実行計画受入基準

03/タスクループ

タスク実行と学習

モデリング、探索、エンジニアリングツールを活用して、タスクを推進し、結果を検証し、学習を保持します。

統合モデリングデザイン宇宙探査エンジニアリングツールタスク実行結果の検証学習キャプチャ

エンジニアリングエージェントの成果

システム値

01タスク実行可能エンジニアリングの問題はタスクチェーンと実行計画となります

02プロセス追跡可能すべてのモデル、ツール、プラットフォームの呼び出しは記録されます。

03結果がレビューされました結論、証拠、およびプロセスはレビュー可能です

04体験の再利用方法と証拠は再利用可能な資産となります

05 , 検証とトレーサビリティ

モデル、実行、結果をレビューできるように準備しておく

ガバナンス、検証、トレーサビリティは、プラットフォーム全体でモデルバージョン、コンピュート環境、承認、レビュー証拠を結びつけます。

ガバナンス、検証およびトレーサビリティ

ガバナンス、検証、トレーサビリティ

すべてのモデル、実行、結果を追跡可能かつ再現可能かつ監査可能にしてください。

モデル・トラスト

モデルの境界、バージョン、忠実度、適用性を検証してください

コンピュートトラスト

環境、リソース、手法、および計算プロセスを再現する

実行信託

タスク、アクセス、人間の承認、および能力呼び出しを統括する

結果の信頼

監査結果のチェック、検証根拠の連鎖、そして説明責任

クロスレイヤーカバレッジクロスレイヤーカバレッジ

統合モデリングデザイン宇宙探査エンジニアリングエージェントGEWU / LUBAN / MOZIソリューションと業界ワークフロー

信頼できるタスクチェーン

支配された入力01

オブジェクト | ソース | 受け入れ基準

→

統治された方法02

バージョン | 方法 | 適用性

→

実行制御03

リソース呼び出し | 承認 | 実行記録

→

結果検証04

リプレイ | 比較 | 自信

→

証拠アーカイブ05

バージョン | 納品証拠 | 説明責任

信頼できる検証とエンジニアリング上の根拠信頼できる検証とエンジニアリング上の根拠

V&Vベンチマーク検証CORA 相関監査ログエンジニアリング上の根拠

06 | エンジニアリング AI バリューパス

プラットフォームの機能を活用する

実績のある方法の製品とソリューションをご利用ください。プラットフォーム上で、手法がまだ進化している間に新しいワークフローを構築してください。

01 / 実績のある能力

実績のある能力

製品とソリューションを通じて提供

GEWU、LUBAN、MOZI、および標準ソリューションを通じて検証済みの手法を展開してください。

標準製品標準ソリューション検証根拠

製品を探す

02 / 新規または進化する能力

新規または進化する能力

エンジニアリングAIプラットフォーム上に構築されています

まず、エンジニアリングの問題と検証目標から始めてください。ワークフローを構築し、実証するために必要なタスク、ツール、コントロールを接続してください。

問題の定義能力オーケストレーションパイロット検証

ソリューションを探索する

YUANSUAN / エンジニアリングAIビジョン

エンジニアリングAIインテリジェント・ファウンデーション近代工学の

エンジニアに、より複雑な問題を自信を持って解決できるよう、モデル、コンピューティング、インテリジェンスを提供します。

複雑な工学を「計算できる」から「知能化」へ導く、エンジニアリングAIプラットフォーム。

1つのプラットフォーム上でモデル化し、探索し、実行する

統合モデリング

デザイン宇宙探査

エンジニアリングエージェント

適切な物理、データ、AIを用いて実システムをモデル化する

機構的モデリング

データ駆動型モデリング

ハイブリッドモデリング

より多くのオプションを探索し、より速く収束する

スケーラブルなエンジニアリング探索カーネル

エンジニアリング目標を実行可能な作業に変換する

エンジニアリングモデルとエージェント

エンジニアリングの文脈

工学的推論と計画

タスク実行と学習

モデル、実行、結果をレビューできるように準備しておく

ガバナンス、検証、トレーサビリティ

信頼できるタスクチェーン

プラットフォームの機能を活用する

実績のある能力

新規または進化する能力

エンジニアリングAIインテリジェント・ファウンデーション近代工学の