نموذج محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي
لمعالجة ندرة بيانات المؤسسات، تُطوّر شركة غالوب وورلد لتكنولوجيا المعلومات تقنيات "التعلم بالعينات الصغيرة + التكيف مع النطاق" المُرتكزة على المحاكاة الفيزيائية القائمة على التعلم الآلي. بالنسبة للمؤسسات ذات البيانات المحدودة، نُمكّن نماذج المحاكاة الفيزيائية القائمة على التعلم العميق من خلال ثلاث طبقات: توفير مجموعات بيانات متوافقة، ودمج آليات فيزيائية لتقليل الاعتماد على البيانات، وأتمتة جمع البيانات عبر المنصة. بالنسبة للسيناريوهات المتخصصة، مثل التركيب الكيميائي المُتخصص، تُنشئ فرق مُتخصصة أطر عمل نماذج مُخصصة. تُدمج هذه النماذج في منصة ذكاء اصطناعي صناعية منخفضة الترميز، مما يُتيح للموظفين غير الفنيين تشغيلها بسهولة.
- معلومات
في سياق التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والصناعة، تواجه محاكاة الفيزياء تحدياتٍ في هذا المجال، مثل "انخفاض الكفاءة الحسابية، وصعوبة التكيف مع السيناريوهات، والاعتماد الكبير على البيانات". بالاعتماد على "ابتكار الخوارزميات والخبرة في هذا المجال"، طورت شركة غالوب وورلد آي تي حلولاً فعّالة لمحاكاة الفيزياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تغطي مجالات التصنيع الذكي، والطاقة الجديدة، والفضاء، وغيرها. ومن خلال الاستفادة من التقنيات الأساسية، بما في ذلك محاكاة الفيزياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومحاكاة فيزياء التعلم الآلي، ونموذج محاكاة فيزياء التعلم العميق، بنت الشركة نظامًا فعّالًا ودقيقًا لمحاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الهندسية. وبفضل قدراتها التقنية القوية وتطبيقها المبني على المشاهد، تُعدّ الشركة شريكًا رئيسيًا في التحول الرقمي للمؤسسات.
تجاوزت الشركة عقبات كفاءة المحاكاة التقليدية من خلال إنشاء محرك محاكاة ذكاء اصطناعي يستجيب بسرعة ميلي ثانية. ومن خلال "نمذجة الآلية الفيزيائية + نقل التعلم العميق"، تستخدم الشركة صيغ الفيزياء الكلاسيكية لوضع إطار عمل أساسي، إلى جانب تدريب البيانات الضخمة لنموذج محاكاة فيزياء التعلم العميق. على سبيل المثال، في محاكاة الانفلات الحراري لبطاريات الطاقة الجديدة، يتم اختصار العمليات التقليدية التي تستغرق 24 ساعة إلى 500 ميلي ثانية بمعدل خطأ أقل من 3%. وتحقق سيناريوهات مثل التنبؤ بعمر إجهاد مكونات السيارات وتحليل تدفق الهواء لمحركات الطيران تحسينات في الكفاءة تتراوح بين 100 و1000 ضعف، مما يساعد الشركات الرائدة على تقليل دورات الاختبار وخفض تكاليف البحث والتطوير.
في الوقت نفسه، تُركز شركة غالوب وورلد آي تي على معالجة مشكلة انخفاض توافر البيانات وضعف إمكانية إعادة استخدام النماذج من خلال ابتكار حلول صناعية تتميز بانخفاض اعتمادها على البيانات ونقلها بين السيناريوهات، مما يُعزز منصة محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الصناعي وخدمات محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الهندسي. وقد طورت الشركة تقنية "التعلم على عينات صغيرة + تكييف المجال"، مُدمجةً المعرفة الفيزيائية السابقة لتقليل متطلبات البيانات. على سبيل المثال، في محاكاة عمليات التصنيع، لا يلزم سوى 50 مجموعة بيانات لتحقيق دقة 92%. كما طُوّرت وحدات نقل بين السيناريوهات لتقصير دورات تكييف النموذج بشكل كبير.
الأسئلة الشائعة
س: خبرتنا في محاكاة الفيزياء محدودة، وتراكم البيانات لدينا محدود. هل يمكننا استخدام نموذج محاكاة فيزياء التعلم العميق ومنصة محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الصناعي من شركة عدو عالم هو - هي مباشرةً؟
ج: بالتأكيد. بالنسبة للمؤسسات ذات البيانات المحدودة، نعتمد نموذج "التمكين ثلاثي الطبقات" القائم على محاكاة الفيزياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة اعتماد البيانات: أولاً، نوفر مجموعات بيانات أساسية عامة للصناعة (مثل مكتبات معلمات المواد وبيانات محاكاة الحالة النموذجية) كدعم أولي لتدريب نموذج محاكاة الفيزياء بالتعلم العميق، وجميعها مستمدة من سنوات من الخبرة في الصناعة ومُحسّنة لضمان التوافق. ثانياً، باستخدام نهج نمذجة "الفيزياء أولاً"، ندمج الصيغ الفيزيائية ومعايير العمليات المعمول بها في النموذج، مما يقلل بشكل كبير من الاعتماد على البيانات الحقيقية. على سبيل المثال، في محاكاة مجال درجة حرارة المفاعل الكيميائي، لا يلزم سوى المعلمات الأساسية من العميل قبل دمجها مع نموذج الديناميكا الحرارية لمحاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الهندسية لإعداد النظام بسرعة. وأخيراً، نقدم أداة "استخدام أثناء التدريب" خفيفة الوزن، حيث تجمع منصة محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الصناعية بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي تلقائيًا وتُحسّن النموذج من خلال التعلم التدريجي. عادةً، في غضون ثلاثة أشهر، تتحسن الدقة من 85% إلى أكثر من 95%.
س: سيناريو الإنتاج لدينا شديد الخصوصية (مثل تركيب منتجات كيميائية متخصصة). هل تستطيع حلول محاكاة فيزياء التعلم الآلي ومحاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الهندسية من شركة غالوب وورلد آي تي التكيف مع مثل هذه السيناريوهات غير القياسية؟
ج: نعم. تكمن قوتنا الأساسية في "قدرات النمذجة المخصصة". بالنسبة للسيناريوهات المتخصصة، وباستخدام تقنية محاكاة الفيزياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي، نعتمد عملية "تحليل السيناريوهات المتعمق + التخصيص المعياري": أولاً، يُجري فريق متخصص من خبراء الصناعة ومهندسي خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليلًا ميدانيًا للعمليات الفيزيائية الأساسية والعوامل الرئيسية وأهداف العمل. ثانيًا، بناءً على هذا التحليل، يتم بناء إطار عمل نموذج فيزيائي مخصص. على سبيل المثال، في سيناريوهات التخليق الكيميائي المتخصصة، نُحسّن معادلات حركية التفاعل ونماذج انتشار المواد لضمان توافق منطق محاكاة الفيزياء بالتعلم الآلي مع العمليات الفعلية. ثالثًا، يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات الشركة المحدودة وتقنيات التعلم على العينات الصغيرة، والتي يتم تحسينها من خلال حلقة مغلقة من "تنبؤ المحاكاة - التحقق الميداني - تكرار المعاملات".
س: بعد طرح نماذج محاكاة الفيزياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومنصة محاكاة الفيزياء الصناعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، هل سيحتاج الموظفون إلى مهارات احترافية في الذكاء الاصطناعي أو المحاكاة؟ كيف يُقدّم الدعم الفني المستمر؟
ج: لا حاجة لمهارات تقنية احترافية، ونقدم دعمًا شاملًا لدورة حياة النظام لضمان كفاءة تشغيله. على المستوى التشغيلي، نُدمج نموذج محاكاة فيزياء التعلم العميق في "منصة مرئية منخفضة الكود" بواجهة سهلة الاستخدام. على سبيل المثال، في محاكاة التشغيل الآلي، ما على الموظفين سوى تحديد المعلمات والنقر على "بدء المحاكاة" لتلقي تقرير يتضمن تنبؤات العيوب واقتراحات التحسين. كما تتوفر قوالب "محاكاة بنقرة واحدة" مخصصة، مما يقلل بشكل كبير من عائق التشغيل عبر منصة محاكاة فيزياء الذكاء الاصطناعي الصناعي. للدعم، لدينا "نظام ضمان ثلاثي المستويات": المستوى 1 - مدير نجاح عملاء مخصص يستجيب للطلبات في غضون ساعتين؛ المستوى 2 - يقدم الفريق الفني دعمًا عن بُعد أو في الموقع في غضون 24 ساعة؛ المستوى 3 - تحديثات تحسين ربع سنوية لنموذج محاكاة فيزياء التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك، نقدم تدريبًا عبر الإنترنت وخارجه. حتى الآن، تحافظ جميع أنظمة العملاء على معدلات استخدام 100% ورضا يزيد عن 98% عن حل المشكلات.
