프라그 마틱 슬롯를 사용한 시뮬레이션 결과 예측
신경 개념 스튜디오는 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯 기술을 기반으로 한 SaaS 형 분석 결과 예측 솔루션입니다. 프라그 마틱 슬롯 모델은 3D 형태 및 분석 결과로 구성 될 수 있으며 프라그 마틱 슬롯 모양 평가는 몇 밀리 초 만에 완료 될 수 있습니다. 모양 매개 변수와 일시적 현상이 다른 부품에 적용될 수 있으며 전송 학습에도 사용될 수 있습니다.
주제
비디오
[Neural Concept Studio Operation Demo] 열교환 기의 최적 설계 (1 분 41 초)
[신경 개념 스튜디오 소개 비디오] 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯를 사용한 예측 솔루션 (1 분 02 초)
기술 칼럼
- ・ 산업 설계 및 엔지니어링 비교
- ・ 프라그 마틱 슬롯 엔지니어링 : 응용 프로그램, 주요 이점, 미래 동향
- ・ 기계 공학에서 기계 학습의 적용
- ・ 프라그 마틱 슬롯 자동차 제조업
- ・ 항공 우주 산업에서 프라그 마틱 슬롯 디자인의 적용 : 항공 우주 산업의 지능화
- ・ 자동차 전기화의 설계 문제 해결 : 경량, 충돌 강력한 차량 및 혁신적인 프라그 마틱 슬롯 솔루션의 역할
- ・ 수십 년에 걸쳐 누적 된 풍동 데이터를 기반으로 한 프라그 마틱 슬롯-프라그 마틱 슬롯PIPED CFD 도구
- 유체 역학 응용 분야의 NCS
- ・ 자동차에서 사이드 미러 설계의 다목적 최적화
기능
딥 러닝은 다양한 기술 분야에 혁신을 가져 오지만 일반 데이터 어레이 인 2D 이미지에 대한 기계 학습을 전문으로하기 때문에 3D CAE/시뮬레이션에서의 사용이 제한되었습니다. NCS는 최첨단 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯 기술을 사용하여 3D CAE/시뮬레이션에서 새로운 가치를 제공합니다.
독특한 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯 기술 인 3D 기하학적 컨볼 루션 신경망 사용
3 차원 모양에 해당하는 컨볼 루션 신경망을 기반으로 3 차원 데이터 분포와 3 차원 기하학적 특성을 배울 수있었습니다. CAE/Simulation Data (교사 데이터)를 모양에 연결하고 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯 모델 (3D 대리 모델 = 대리 모델)을 구축하고 임의의 모양을 입력하고 프라그 마틱 슬롯 모델과 일치시키고 입력 모양에서 추론 된 수치 결과를 즉시 계산합니다.
과거 CAE/시뮬레이션 데이터의 효과적인 사용
축적 된 데이터가있는 프라그 마틱 슬롯를 빌드하고 데이터 중심 개발에 기여합니다.
라이센스/실행 환경
AI 모델을 빌드하고 사용할 수있는 "Shape Expert"와 AI 모델 사용을 전문으로하는 "모양 생산"의 두 가지 유형이 있습니다.
NCS는 SaaS 유형 서비스입니다. 신경 개념은 동일한 실행 환경에 GPU를 제공합니다.
개발자
신진 스타트 업 회사 인 Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)에서 설립되었습니다. 우리는 최첨단 3D 딥 러닝 프라그 마틱 슬롯 기술을 사용하여 혁신적인 CAE/시뮬레이션 소프트웨어 인 신경 개념 스튜디오를 개발하고 있습니다. 2022 년 CB Insights는 7,000 명 이상의 후보 중에서 가장 유망한 프라그 마틱 슬롯 벤처 중 세계에서 가장 유망한 프라그 마틱 슬롯 벤처 중 하나로 선정되었습니다.
자료 다운로드
- *제품, 회사 이름, 서비스 이름, 로고 등은 각 회사의 모든 상표 또는 등록 상표입니다.
