A Siemens Digital Industries Software anunciou soluções avançadas para aprimorar simulações de engenharia, apresentando o HEEDS AI Simulation Predictor e o Simcenter Reduced Order Modeling. Essas ferramentas foram lançadas para acelerar a produção de projetos inovadores e de alto desempenho, utilizando o conhecimento de estudos de simulação histórica e inteligência artificial (IA). Ambas as soluções superam os desafios de desvio de IA, visando simulações confiáveis no contexto da engenharia industrial. Os resultados impactantes destacam melhorias significativas em projetos e redução do tempo de processamento, impulsionando a transformação digital na simulação.

O HEEDS AI Simulation Predictor da Siemens abre novas possibilidades para os fabricantes, permitindo que as equipes de engenharia aproveitem o potencial da modelagem preditiva baseada em IA avançada. Parte do portfólio Siemens Xcelerator, o HEEDS AI Simulation Predictor oferece precisão ao otimizar produtos por meio de IA avançada e do gêmeo digital, impulsionando o ajuste e aprimoramento de produtos de forma inédita. Além disso, as equipes de engenharia podem acelerar a criação de projetos inovadores e de alto desempenho, reduzindo consideravelmente o tempo de lançamento no mercado, ao utilizar estudos de simulação histórica e conhecimento acumulado.  

Enfrentando o desafio do desvio de IA

Um dos desafios mais importantes da simulação alimentada por IA é o desvio de IA, em que os modelos extrapolam de forma imprecisa quando confrontados com espaços de projetos inexplorados. Para enfrentar esse desafio, o HEEDS AI Simulation Predictor apresenta IA com reconhecimento de precisão. Esta nova tecnologia verifica ativamente as previsões, ajudando os engenheiros a realizar simulações que não são apenas precisas, mas também confiáveis no contexto das aplicações de engenharia industrial do mundo real.

“Com o HEEDS AI Simulation Predictor, melhoramos significativamente vários componentes da turbina a gás, levando a projetos altamente otimizados e ciclos de projeto acelerados”, disse Behnam Nouri, líder da equipe de engenharia e projeto de plataforma da Siemens Energy. “Nossas previsões de fadiga termomecânica foram efetivamente atualizadas para processar cerca de 20 mil componentes do projeto em apenas 24 horas, gerando a melhoria de 20% na vida útil dos componentes. Isto nos permitiu caracterizar completamente os limites do nosso espaço de projeto atual, necessário para motores de turbina de alta eficiência. A tecnologia do HEEDS AI Simulation Predictor nos permitiu economizar mais de 15 mil horas de tempo de processamento”.

Simcenter Reduced Order Modeling

Nesta semana, a Siemens também revelou o Simcenter Reduced Order Modeling, um novo software que, utilizando simulações de alta fidelidade e dados de teste, treina e valida modelos de IA/ML. Estes modelos capacitam engenheiros a realizar previsões em frações de segundo, transformando o panorama da simulação.

Essa solução representa uma vanguarda ao oferecer técnicas avançadas de redução de modelos, automatizando o treinamento e a validação de todos os modelos aplicáveis para uma aplicação específica, resumindo-os com métricas de desempenho para orientar a seleção do usuário. Focando em vantagens-chave como velocidade e precisão, o software usa dados de alta fidelidade, permitindo decisões rápidas comparadas aos métodos convencionais.

Além disso, ao treinar modelos de IA/ML com dados extensos, essa tecnologia fornece insights confiáveis, robustos e precisos, ultrapassando desafios como o desvio de IA.

“O Simcenter Reduced Order Modeling permite acelerar nossos modelos de simulação de forma que um modelo detalhado de fábrica de célula de combustível é executado mais rápido do que em tempo real, com a mesma precisão de um modelo de sistema completo”, disse Jurgen Dedeurwaerder, engenheiro de simulação da Plastic Omnium. “Isso permite que atividades como desenvolvimento e testes de controladores model-in-the-loop sejam realizadas com mais rapidez, encurtando o ciclo de desenvolvimento geral em cerca de 25%. Além disso, esta é uma forma confiável, protegida por IP e econômica de distribuir modelos a outras equipes, tanto internamente como aos nossos clientes, para aumentar os seus próprios produtos e processos, resultando em produtos de melhor qualidade entregues aos usuários finais”.