Die Kombination von physikalischen Modellen und Künstlicher Intelligenz vereinfacht und beschleunigt die Entwicklung komplexer Produkte und Prozesse. Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet damit neue Optimierungspotenziale. LeanBI, Spezialist für Data-Science-Anwendungen zeigt fünf typische Anwendungsszenarien auf.
Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet neue Optimierungspotenziale
Flugzeugflügel sind ein aerodynamisches Wunderwerk. Sie sollen den notwendigen Auftrieb liefern und für Stabilität und Manövrierfähigkeit sorgen. Gleichzeitig sollen sie so geformt sein, dass sie der Luft möglichst wenig Widerstand bieten, um den Kerosin-Verbrauch zu senken. Für die Berechnung der optimalen Strömungseigenschaften mit physikalischen Simulationen sind Unmengen an Daten notwendig. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist es möglich, Simulationen zu prognostizieren und damit schneller und effizienter optimale Strömungsformen zu find...
Dieser Beitrag kann kostenfrei gelesen werden, nachdem sich mit dem uplifted-Account angemeldet wurde. Noch kein uplifted Account? Dann hier kostenfrei registrieren oder hier anmelden:
