Simulador industrial Simcenter PhysicsAI

CAD CAM

Resumen
Simcenter PhysicsAI entrena modelos sustitutos basados en resultados CAE históricos para predecir KPI escalares y campos 3D directamente sobre mallas o modelos CAD. Mediante aprendizaje profundo geométrico, la plataforma captura relaciones forma‑rendimiento en distintos dominios físicos y ofrece predicciones mucho más rápidas que las ejecuciones de solver tradicionales, facilitando la exploración de diseño y la reducción de prototipos físicos.

Beneficios clave

• Predicciones rápidas (aceleración dependiente del caso; reduce el tiempo de exploración del espacio de diseño)
• Flujo agnóstico al solver: ingesta de resultados CAE nativos sin reformatos
• Flujos sin código que permiten a equipos multidisciplinares ejecutar predicciones IA sobre modelos de ingeniería
• Operación directa sobre geometrías y topologías complejas mediante aprendizaje geométrico para salidas de campos 3D
• Evaluación integrada de similitud / detección fuera de distribución para indicar cuándo conviene validar con simulación completa
• Despliegue flexible: local on‑premises, HPC o nube segura para mantener la propiedad intelectual bajo control del cliente

Capacidades destacadas

• Opera sobre mallas CAE nativas y modelos CAD para mejorar la interoperabilidad y reutilizar activos de simulación legados
• Entrena modelos directamente sobre datos de malla/CAD sin ingeniería manual de características
• Detecta geometrías fuera de distribución con métricas de similitud para reducir riesgos de predicción
• Integración en flujos CAE existentes (ejemplos: Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire)
• Soporta entrenamiento acelerado por GPU (recomendado) y entornos CPU/HPC

Casos de uso y resultados

• Evaluar rápidamente numerosos conceptos de diseño para aumentar el número de iteraciones respecto a bucles basados solo en solvers
• Reducir costes de prototipado y ensayo usando predicciones IA en fases tempranas del diseño
• Apoyar la optimización de materiales y procesos para reducir residuos y mejorar la sostenibilidad
• Ejemplo: aceleración del diseño de embalajes con predicciones casi instantáneas que proporcionan ahorro de costes y alta concordancia con FEA completa en casos validados

Cómo funciona
Simcenter PhysicsAI entrena modelos sustitutos a partir de resultados de simulación históricos usando aprendizaje profundo geométrico para aprender la relación geometría→rendimiento. La plataforma entrega predicciones de campos o escalares para nuevas geometrías, aporta métricas de validación cuantitativas (p. ej. MAE) y marca los casos fuera de distribución mediante una puntuación de similitud para verificación adicional con simulación de alta fidelidad.

Especificaciones técnicas

• Producto: Simcenter PhysicsAI (software)
• Enfoque: aprendizaje profundo geométrico que opera directamente sobre mallas y modelos CAD
• Soporte de solver: ingesta agnóstica de resultados CAE nativos
• Predicciones: campos 3D y KPI según los datos de entrenamiento
• Rendimiento: permite predicciones hasta ~1000x más rápidas que solvers tradicionales (dependiente del caso)
• Datos de entrenamiento: la efectividad depende de la complejidad del problema; se recomienda evaluación práctica tras ~10 archivos representativos; decenas a cientos pueden ser necesarios
• Despliegue: local on‑premises, HPC o nube; GPU recomendado para entrenamiento acelerado (arquitecturas NVIDIA modernas soportadas)
• Integración: complementos/integraciones nativas con Simcenter Hypermesh, Simcenter Simlab, Simcenter Inspire y otros flujos CAE
• Seguridad/confianza: incluye detección de similitud (OOD) para indicar cuándo se aconseja validación de alta fidelidad
• Dominios típicos: estructural (FEA), CFD, electromagnetismo, simulaciones de fabricación/proceso y otros dominios físicos