Truck & Bus Builder América do Sul
A vice-presidente de Engineering Data Science da Altair, Fatma Kocer, foi a palestrante do keynote de encerramento do no 21º Simpósio SAE BRASIL de Testes e Simulações, realizado esta semana em São Paulo, e que destacou os novos conceitos e tecnologias para impulsionar a indústria da mobilidade. A executiva da Altair, empresa líder global em design generativo e IA, destacou como a utilização da inteligência artificial (IA) e Machine Learning (ML) acelera o ritmo da inovação e permite que as equipes descubram insights acionáveis e acelerem o design e o desenvolvimento de produtos.
De acordo com Fatma Kocer, as tecnologias da AI da Altair, como o physicsAI, shapeAI e romAI, revelam um potencial ilimitado para obter insights, acelerar previsões e melhorar decisões de engenharia. Com integração perfeita aos produtos Altair® HyperWorks®, oferecem soluções com tecnologia de IA incomparável e recursos de design generativo. “Acessível através do HyperWorks, o ambiente CAE líder mundial, esta tecnologia de simulação e design alimentada por IA treina modelos usando quaisquer simulações existentes, incluindo aquelas de conceitos de design mais antigos, peças semelhantes ou programas diferentes. Livre dos limites dos estudos paramétricos, o physicsAI opera diretamente em malhas 3D ou CAD, e aprende a relação entre geometria e desempenho para qualquer física, fornecendo previsões entre 10 e 100 vezes mais rápidas do que os solucionadores tradicionais.”
Um exemplo de como as tecnologias Altair e a Inteligência Artificial estão revolucionando a engenharia automotiva de testes e simulação é o case de otimização de resistência a colisões de veículos BMW. Ao usar modelagem substituta preditiva orientada por aprendizado de máquina (ML), a montadora conseguiu simular a experiência humana para encurtar os ciclos de desenvolvimento e descobrir novos insights para otimização da resistência a colisões, garantindo a segurança dos passageiros.
A BMW usa soluções integradas de aprendizado de máquina da Altair no HyperWorks para gerar restrições de otimização que imitam a experiência de engenharia. Clustering, um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado, ajuda os engenheiros a entenderem como a cinemática de colisão afeta os principais indicadores de desempenho (KPIs). A cinemática de colisão favorável é então aplicada durante o processo de otimização através do uso de um classificador que, na verdade, emula a tomada de decisões de engenharia ao longo do processo.
O 21º Simpósio SAE BRASIL de Testes e Simulações teve como ênfase as inovações em Testes e Simulações, como simulações estocásticas, simulações de redução de arrasto aerodinâmico em veículos pesados, estudos de comportamento vibracional em mãos e braços de operadores de máquinas agrícolas, além de estar atento às tendências na área de Testes Experimentais e Simulações Computacionais nos domínios de CAE, CFD e Simulação Multifísica. (Truck & Bus Builder América do Sul)