Simulação, gêmeos digitais e IA

Em nossa conversa com Satish Kanagala, vice-presidente de vendas de computação de alto desempenho e negócios em nuvem na Ásia-Pacífico e Europa, Oriente Médio e África da Altair, exploramos a evolução do mercado de computação de alto desempenho. No entanto, é importante observar que o foco do Altair vai além da supercomputação. A empresa começou inicialmente como especialista em técnicas de simulação tradicionais, como CFD, simulações estruturais e eletromagnéticas, antes de expandir suas ofertas para incluir soluções de IA e ML, bem como tecnologia de gêmeos digitais para produtos, máquinas, fábricas e até mesmo cidades inteligentes inteiras.

Na Altair Engineering, nosso investimento em dados de simulação e tecnologias de gêmeos digitais é significativo, com mais de meio bilhão de dólares alocados para a aquisição de empresas líderes do setor. Isto inclui não apenas a aquisição de tecnologia de ponta, mas também os melhores talentos dentro dessas organizações. Nossa abordagem vai além de simplesmente fornecer soluções de software; também oferecemos serviços abrangentes e possuímos o conhecimento necessário para fornecê-los de forma eficaz. A título de exemplo, uma das empresas que adquirimos foi a RapidMiner, especializada em ciência computacional e IA, demonstrando o nosso compromisso em diversificar o nosso portfólio em vários setores.

As duas almas dos gêmeos digitais

aqueles desenvolvidos usando abordagens baseadas na física, contando com equações matemáticas, e aqueles construídos com técnicas de aprendizado de máquina, utilizando métodos baseados em dados. Ao proporcionar aos clientes a liberdade de escolher a metodologia mais adequada para cada questão específica, a Altair os capacita a alcançar os melhores resultados.

Ao utilizar equações físicas estabelecidas para explicar uma ocorrência específica, não há necessidade de envolver inteligência artificial, uma vez que essas equações estabelecidas são suficientes. No entanto, nos casos em que surgem situações complexas e altamente imprevisíveis, obter equações precisas para representá-las pode ser bastante desafiador. Nesta conjuntura, as proficiências de aprendizado de máquina tornam-se relevantes. Essencialmente, começa-se com os dados disponíveis e alimenta-se os algoritmos de aprendizagem automática, que depois analisam e reconhecem padrões nas informações enquanto tentam delinear as inter-relações entre as variáveis ​​envolvidas. Por exemplo, a solução Altair romAI serve como um instrumento alimentado por IA para a criação de réplicas digitais, adotada por organizações como Leonardo e Cnh Industrial.

Os gêmeos digitais, que foram discutidos até agora, oferecem um benefício significativo ao eliminar a necessidade de protótipos físicos e reduzir o número de testes necessários durante o processo de desenvolvimento, diminuindo assim o tempo e os custos. Além disso, essas réplicas digitais podem identificar possíveis problemas antecipadamente, evitando complicações que só seriam aparentes mais tarde usando métodos convencionais.

Além dos gêmeos digitais virtuais e físicos, existe outro tipo que é considerado mais autêntico por Mariano. São gêmeos digitais utilizados durante a fase operacional e equipados com sensores conectados aos produtos reais. Isto permite que produtores e gestores obtenham dados em tempo real sobre o seu desempenho. Ao analisar essas informações, resultam vários benefícios, incluindo manutenção preditiva e otimização de custos. Por exemplo, considere a iluminação pública de uma cidade inteligente gerida através de um gémeo digital, onde podem ser alcançadas poupanças de custos e operações eficientes.

A necessidade de orquestrar a IoT

Para utilizar eficazmente um gémeo digital operacional para monitorizar os principais indicadores de desempenho (KPI), é essencial não só estabelecer um meio de determinar estas métricas, mas também desenvolver mecanismos para apresentar os dados resultantes de uma forma clara e eficiente. Além disso, o gerenciamento do grande volume de informações gerado por vários sensores requer uma coordenação cuidadosa. Por último, o processamento dos dados recolhidos em tempo real é um aspecto crucial a considerar.

A Altair é a única fornecedora de uma solução abrangente nesse sentido. Nossas ofertas fornecem um serviço totalmente integrado aos nossos clientes, abrangendo todas as etapas essenciais necessárias para estabelecer e operar um gêmeo digital funcional. Estas soluções também são flexíveis, permitindo aos clientes selecionar entre uma gama de módulos de acordo com as suas necessidades específicas ou, em alternativa, aproveitar as suas plataformas de aquisição de dados existentes. No entanto, é a nossa experiência e proficiência em gestão de projetos que realmente nos diferencia, fornecendo suporte crítico para garantir o sucesso das iniciativas dos nossos clientes.

O modelo de pedido reduzido

A execução de simulações complexas em avatares digitais muitas vezes requer extensos recursos computacionais devido à complexidade envolvida. Por exemplo, simular os padrões de circulação no sistema de refrigeração de uma aeronave pode ser bastante exigente. Esses modelos têm a capacidade de determinar com precisão o comportamento do fluxo de ar sob diversas circunstâncias em todo o ambiente. Contudo, tal meticulosidade nem sempre é necessária para avaliar o bem-estar dos passageiros. Em muitos casos, a avaliação dos níveis de conforto pode ser alcançada concentrando-se em áreas críticas, como a cabeça e os pés, juntamente com vários locais cruciais adicionais.

Os Modelos de Pedidos Reduzidos (ROMs) são uma ferramenta valiosa em certas circunstâncias onde a eficiência computacional e a conveniência são preocupações primordiais. Esses modelos agilizam efetivamente sistemas complexos, simplificando sua representação e, ao mesmo tempo, diminuindo o tempo necessário para análises de simulação. Uma característica fundamental das ROMs reside na sua capacidade de criar modelos simplificados que retêm características essenciais do sistema sem sacrificar a precisão ou a confiabilidade.

Os casos de uso

A indústria automobilística, especialmente a de veículos elétricos, já há algum tempo utiliza os gêmeos digitais como uma ferramenta essencial. No entanto, as aplicações potenciais são vastas e vão além deste domínio específico. Por exemplo, a Altair conta entre sua clientela a Cimbali, empresa especializada em máquinas de café. Ao criar uma réplica digital do aparelho completo, a Altair permite que a Cimbali identifique áreas para otimização, como seleção de materiais e dimensões dos componentes, minimizando assim a dependência de protótipos físicos. Da mesma forma, outras organizações como a Lufthansa utilizam o software RapidMiner da Altair para prever os requisitos de manutenção da sua frota aérea. Aproveitando os gêmeos digitais, a Lufthansa pode determinar cronogramas de manutenção ideais, considerando fatores como a localização da aeronave, visando, em última análise,

A Mabe, uma empresa especializada na produção de eletrodomésticos, utiliza soluções Altair para determinar o teor de água residual nas roupas durante os ciclos de centrifugação, analisando a velocidade de rotação do tambor. O desenvolvimento de uma representação precisa deste sistema intrincado e não linear provou ser altamente desafiador; no entanto, foi implementada uma abordagem simples para resolver o problema. Para obter as informações necessárias, a própria máquina de lavar foi pesada em balança. Esses dados coletados foram posteriormente inseridos no RomAI, uma inteligência artificial capaz de criar modelos sofisticados com o mínimo de informações. Apesar de sua simplicidade, o modelo resultante ainda exigiu apenas nove experimentos físicos para atingir a precisão. Esta descoberta contradiz a crença generalizada de que extensos conjuntos de dados são indispensáveis ​​para uma operação eficaz da IA.

*️⃣ Link da fonte:

Altair romAI ,