Mô hình mô phỏng vật lý AI

Trong bối cảnh AI và công nghiệp đang hội nhập sâu rộng, mô phỏng vật lý đang phải đối mặt với những khó khăn như “hiệu suất tính toán thấp, khó thích ứng với kịch bản và phụ thuộc nhiều vào dữ liệu”. Dựa trên “đổi mới thuật toán + chuyên môn trong ngành”, Gallop World IT đã phát triển các giải pháp Mô phỏng Vật lý AI hoàn thiện, bao gồm sản xuất thông minh, năng lượng mới, hàng không vũ trụ và các lĩnh vực khác. Bằng cách tận dụng các công nghệ cốt lõi bao gồm Mô phỏng Vật lý AI, Mô phỏng Vật lý Học máy và Mô hình Mô phỏng Vật lý Học sâu, công ty đã xây dựng một hệ thống Mô phỏng Vật lý AI Kỹ thuật hiệu quả và chính xác. Với năng lực kỹ thuật mạnh mẽ và triển khai dựa trên bối cảnh, Gallop World IT đóng vai trò là đối tác chủ chốt trong chuyển đổi số doanh nghiệp.

Công ty đã vượt qua những điểm nghẽn về hiệu suất mô phỏng truyền thống bằng cách tạo ra một công cụ mô phỏng AI phản hồi mili giây. Thông qua "mô hình hóa cơ chế vật lý + chuyển giao học sâu", công cụ này sử dụng các công thức vật lý cổ điển để thiết lập một khuôn khổ nền tảng kết hợp với đào tạo dữ liệu hàng loạt cho Mô hình Mô phỏng Vật lý Học sâu. Ví dụ, trong mô phỏng hiện tượng mất kiểm soát nhiệt của pin năng lượng mới, các quy trình 24 giờ truyền thống được rút ngắn xuống còn 500 mili giây với tỷ lệ lỗi <3%. Các kịch bản như dự đoán tuổi thọ mỏi của các bộ phận ô tô và phân tích luồng khí động cơ hàng không vũ trụ đạt được hiệu suất cải thiện gấp 100-1000 lần, giúp các công ty hàng đầu rút ngắn chu kỳ thử nghiệm và giảm chi phí R&D.

Đồng thời, Gallop World IT tập trung giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu và khả năng tái sử dụng mô hình kém bằng cách tạo ra các giải pháp công nghiệp với "độ phụ thuộc dữ liệu thấp + di chuyển liên cảnh", củng cố thêm các dịch vụ Nền tảng Mô phỏng Vật lý AI Công nghiệp và Mô phỏng Vật lý AI Kỹ thuật. Công ty đã phát triển công nghệ "học mẫu nhỏ + thích ứng miền", kết hợp kiến ​​thức vật lý trước đó để giảm thiểu yêu cầu dữ liệu. Ví dụ, trong mô phỏng quy trình gia công, chỉ cần 50 bộ dữ liệu để đạt độ chính xác 92%. Các mô-đun chuyển đổi liên cảnh cũng được phát triển để rút ngắn đáng kể chu kỳ thích ứng mô hình.

Những câu hỏi thường gặp

H: Công ty chúng tôi còn ít kinh nghiệm trong lĩnh vực mô phỏng vật lý và việc tích lũy dữ liệu còn hạn chế. Chúng tôi có thể sử dụng trực tiếp Mô hình Mô phỏng Vật lý Học Sâu và Nền tảng Mô phỏng Vật lý AI Công nghiệp của Gallop World IT không?

A: Chắc chắn rồi. Đối với các doanh nghiệp có dữ liệu khan hiếm, chúng tôi áp dụng mô hình "trao quyền ba lớp" dựa trên Mô phỏng Vật lý do AI hỗ trợ để giải quyết tình trạng phụ thuộc vào dữ liệu: Đầu tiên, chúng tôi cung cấp các tập dữ liệu cơ sở chung của ngành (ví dụ: thư viện tham số vật liệu và dữ liệu mô phỏng điều kiện điển hình) làm hỗ trợ ban đầu để đào tạo Mô hình Mô phỏng Vật lý Học sâu, tất cả đều có nguồn gốc từ nhiều năm kinh nghiệm trong ngành và được khử nhạy để tuân thủ. Thứ hai, sử dụng phương pháp mô hình hóa "ưu tiên vật lý", chúng tôi tích hợp các công thức vật lý đã được thiết lập và các tiêu chuẩn quy trình vào mô hình, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào dữ liệu thực. Ví dụ: trong mô phỏng trường nhiệt độ lò phản ứng hóa học, chỉ cần các tham số cơ bản từ máy khách trước khi kết hợp với mô hình nhiệt động lực học Mô phỏng Vật lý AI Kỹ thuật để thiết lập hệ thống nhanh chóng. Cuối cùng, chúng tôi cung cấp một công cụ "sử dụng trong khi đào tạo" nhẹ, trong đó Nền tảng Mô phỏng Vật lý AI Công nghiệp tự động thu thập dữ liệu sản xuất theo thời gian thực và tối ưu hóa mô hình thông qua học tập gia tăng. Thông thường, trong vòng ba tháng, độ chính xác được cải thiện từ 85% lên hơn 95%.

H: Kịch bản sản xuất của chúng tôi rất cụ thể (ví dụ: tổng hợp các sản phẩm hóa chất chuyên biệt). Các giải pháp Mô phỏng Vật lý Học Máy và Mô phỏng Vật lý AI Kỹ thuật của Gallop World IT có thể thích ứng với những kịch bản không chuẩn mực như vậy không?

A: Có. Điểm mạnh cốt lõi của chúng tôi nằm ở “khả năng mô hình hóa tùy chỉnh”. Đối với các kịch bản chuyên biệt, sử dụng công nghệ Mô phỏng Vật lý hỗ trợ AI, chúng tôi áp dụng quy trình “phân tích kịch bản chuyên sâu + tùy chỉnh mô-đun”: Đầu tiên, một đội ngũ chuyên gia trong ngành và các kỹ sư thuật toán AI tận tâm sẽ tiến hành phân tích tại chỗ các quy trình vật lý cốt lõi, các yếu tố chính và mục tiêu kinh doanh. Thứ hai, dựa trên phân tích này, một khung mô hình vật lý tùy chỉnh được xây dựng. Ví dụ, trong các kịch bản tổng hợp hóa học chuyên biệt, chúng tôi tối ưu hóa các phương trình động học phản ứng và mô hình khuếch tán vật liệu để đảm bảo logic Mô phỏng Vật lý Học Máy phù hợp với các quy trình thực tế. Thứ ba, mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu hạn chế của doanh nghiệp và các kỹ thuật học mẫu nhỏ, được tinh chỉnh thông qua một vòng khép kín “dự đoán mô phỏng – xác thực tại chỗ – lặp lại tham số”.

H: Sau khi giới thiệu các mô hình Mô phỏng Vật lý hỗ trợ AI và Nền tảng Mô phỏng Vật lý AI Công nghiệp, nhân viên có cần kỹ năng AI hoặc mô phỏng chuyên nghiệp không? Hỗ trợ kỹ thuật liên tục được cung cấp như thế nào?

A: Không yêu cầu kỹ năng kỹ thuật chuyên nghiệp và chúng tôi cung cấp hỗ trợ toàn bộ vòng đời để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả. Ở cấp độ vận hành, chúng tôi đóng gói Mô hình mô phỏng vật lý học sâu vào một "nền tảng trực quan mã thấp" với giao diện thân thiện với doanh nghiệp. Ví dụ: trong mô phỏng gia công, nhân viên chỉ cần chọn các tham số và nhấp vào "Bắt đầu mô phỏng" để nhận báo cáo bao gồm dự đoán lỗi và đề xuất tối ưu hóa. Các mẫu "mô phỏng một cú nhấp chuột" tùy chỉnh cũng có sẵn, giúp giảm đáng kể rào cản vận hành thông qua Nền tảng mô phỏng vật lý AI công nghiệp. Về hỗ trợ, chúng tôi có "hệ thống đảm bảo ba cấp": Cấp 1 - Người quản lý thành công của khách hàng chuyên dụng phản hồi các yêu cầu trong vòng hai giờ; Cấp 2 - Nhóm kỹ thuật cung cấp hỗ trợ từ xa hoặc tại chỗ trong vòng 24 giờ; Cấp 3 - Cập nhật tối ưu hóa hàng quý cho mô hình mô phỏng vật lý học máy. Ngoài ra, chúng tôi cung cấp cả đào tạo trực tuyến và ngoại tuyến. Cho đến nay, tất cả các hệ thống của khách hàng đều duy trì tỷ lệ sử dụng 100% và hơn 98% hài lòng với việc giải quyết vấn đề.