HyperWorks在人工智能中的应用及案例分享
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一、HyperWorks在人工智能领域的应用
HyperWorks是一款广泛应用于工程仿真和优化的软件套件，它也可以在人工智能领域发挥重要作用。以下是一些HyperWorks在人工智能方面的应用：
1. 机器学习算法优化
HyperWorks可以通过优化算法来提高机器学习模型的性能。例如，使用HyperWorks进行参数调优，可以帮助优化神经网络模型的超参数，提高模型的准确性和泛化能力。
2. 智能控制系统设计
HyperWorks可以支持设计智能控制系统的过程。通过使用HyperWorks的优化工具，可以对控制系统进行建模和仿真，以找到最优的控制策略和参数设置。这可以应用于自动驾驶汽车、机器人控制等领域。
3. 数据驱动建模
HyperWorks可以利用大量的数据进行建模和预测分析。例如，在制造业中，HyperWorks可以帮助分析传感器数据，检测设备故障和预测维护需求，从而提高生产效率和降低维护成本。
4. 智能优化和设计
HyperWorks提供了强大的优化工具，可以帮助自动化设计过程并优化设计参数。例如，在航空航天工业中，HyperWorks可以应用于飞机结构设计，通过优化设计参数来减少重量、提高强度和耐久性。
二、HyperWorks在人工智能领域的案例分享
案例一
一家汽车制造商使用HyperWorks进行车身结构优化。他们使用HyperWorks的拓扑优化功能，通过优化材料分布和形状，减少了车身结构的重量，保持了足够的刚性和安全性能。这项优化使得汽车的燃料效率得到了显著提高，同时也降低了生产成本。通过使用HyperWorks的优化算法，他们能够快速评估大量设计方案，并找到最优解决方案。
案例二
一个机械制造公司使用HyperWorks进行机器学习模型的优化。他们使用HyperWorks中的优化工具来调整神经网络模型的超参数，以提高模型的准确性和泛化能力。通过不断迭代和优化，他们成功改进了模型的性能，并在产品质量控制、预测维护等方面取得了显著的改进。
总的来说，HyperWorks在人工智能领域的应用主要集中在算法优化、智能控制系统设计、数据驱动建模和智能优化与设计等方面。通过利用HyperWorks的强大功能和工具，企业可以在人工智能领域更好地应用和开发先进技术，从而提高产品质量、降低成本，并获得竞争优势。
三、HyperWorks在人工智能领域的学习与了解
作为CAE工程师，我们生成了大量的数据，大多数情况下，我们无法存储所有这些数据，我们在机器学习和人工智能方面也没有像零售和金融等其他行业取得成功。
CAE领域里，在人工智能技术方应用比较少的原因有几个：
首先，我们处理的是难以转化为机器学习模型可处理格式的3D几何数据，我们经常需要预测大型物理场，并且有时需要生成新设计，以便与预测模型相结合，找到最佳设计，最重要的是，我们需要在已经用于仿真和优化设计的产品中访问所有这些功能，如果这些过程不是我们工作流程的一部分，那么过程的复杂性将成为我们面临的最大挑战。
这就是Altair的ShapeAl和physicAI发挥重要作用的地方，使得工程师可以尽情发挥他们的专业技能。shapeAl是Altair的几何识别引擎，physicAl是Altair的快速物理预测引擎，它们都嵌入在最新版的HyperWorks中，并能加速您的CAE建模过程和设计探索。在这个演示中，您将详细了解它们的功能，以及它们在HyperWorks中的工作方式和为CAE流程、结果赋能的价值。
演讲预告：PhysicsAI - 几何深度学习与CAE的融合
加速产品设计效率，利用最先进的几何与深度学习技术融合，直接在建模环境中提供给您。PhysicsAI通过学习几何形状和完整轮廓结果之间的关系，发掘CAE数据的潜力，使您能够进行快速的设计迭代，并更快地得到更好的设计。与传统的机器学习不同，PhysicsAI直接从几何形状中学习，无需参数化，这意味它可以从以往的任何仿真中学习，无需进行实验设计。
本次演讲将介绍在HyperMesh中的PhysicsAI，并提供即将推出新版本功能的预览。
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四、工程师AI全球会议（Altair）
7 月 26 日，Altair 将于线上举办聚焦 AI 如何赋能制造业发展的“AI for Engineers”全球线上会议。在本次会中，我们将共同探讨如何让工程专家能够掌握高效挖掘数据价值，从而加速打破技能鸿沟，推动业务发展和提高运营效率，推动构建企业的数据驱动的竞争实力，帮助企业实现业务的持续创新和竞争优势。
1. 本次线上大会包含主会场及四大平行分会场
2. 会议将在线分享及探讨
LG电子、纬创 Wistron等全球知名企业的工程师在CAE领域应用数据科学和人工智能的成功案例；
生成式 AI 和大语言模型如何加速制造业发展步伐；
人工智能在数字孪生的基建上应用升级的最新解决方案；
工程师如何快速掌握和应用数据挖掘的技术及 AI 技巧。
3.会议演讲安排
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