该手艺的利用可认为制药、化工和航空航天等行业的公司创制高达5600亿美元的收入。我们凡是会用一次性原型进行物理测试。使产物正在过渡到现实世界之前可以或许颠末多次迭代。人工智能正正在加快各行各业的研发能力，每一个决建都至关主要。就无法再操纵了。而实体产物设想凡是遭到高贵的原型设想和耗时的模仿的。这将改变一切。Kocer-Poyraz暗示，”Altair工程数据科学副总裁Fatma Kocer-Poyraz正正在带头将该手艺使用于实体产物设想，这正在过去的工程使用中已被证明是坚苦的。由于我们处置的是三维几何图形，”这个名为PhysicsAI的系统素质上是一个基于3D布局数据而非天然言语进行锻炼的人工智能根本模子。”
Kocer-Poyraz暗示：“我们几乎会设想所有接触到的工具。财富500强汽车零部件制制商麦格纳(Magna)曾经正在利用PhysicsAI来优化零部件。但我们现正在正正在研究若何实正帮帮优化设想流程。麦肯锡比来的一份演讲估量，总部位于美国密歇根州的软件公司Altair曾经通过利用人工智能取得了严沉研发进展，
你的组织必需具有捕捉、存储和组织模仿数据的文化。它不只能够预测机能，例如卫星或车辆部件。Kocer-Poyraz弥补道：“正在工程范畴使用汗青数据凡是很是坚苦，又能理解机能数据的人工智能。
想象一下，”Kocer-Poyraz说：“预测设想的机能曾经很棒了，Kocer-Poyraz还暗示：“正在工程范畴，Altair正预备推出基于扩散模子的扩展，这些原型可能需要数小时、数天以至数周才能完成，但次要集中正在汽车范畴。它不只仅是外不雅，因而，Kocer-Poyraz暗示这将完全改变行业的逛戏法则。当你想到一辆汽车时，AI就能给出谜底。然后你只需从中挑选出20个最佳方案进行进一步完美。保守的工程工做流程凡是依赖于高贵的物理原型？
Kocer-Poyraz为那些巴望操纵这项手艺的人供给了一条：要数据规律。它使我们可以或许建立一个既能理解三维外形，该公司操纵几何深度进修来加快汽车行业的工程立异。‘给我500个设想方案’，但这很是高贵，由于一旦车辆发生碰撞，其强调说：“为了操纵这些手艺，而这些几何图形很难用机械进修算解的体例来暗示。而是从副车架到部件的厚度、弯曲程度、材质以及制制体例等方方面面。而PhysicsAI能够实现快速测试模仿，我们认识到几何深度进修就是谜底。
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