Blog: De nouveaux potentiels d’optimisation grâce à l’IA et aux modèles physiques
De nouveaux potentiels d’optimisation grâce à l’IA et aux modèles physiques
Les modèles physiques et l’intelligence artificielle peuvent travailler ensemble pour simplifier et accélérer le développement de produits et de processus complexes. Dans ce blog, nous continuons à montrer des applications possibles des deux technologies.
Le développement de produits peut être fastidieux, long et coûteux. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent accélérer le processus de développement. À l’aide de simulations, des solutions efficaces et optimales peuvent être déterminées plus rapidement. Les technologies peuvent trouver différentes applications. Les modèles physiques peuvent alimenter l’IA, l’IA peut fournir des données pour les modèles physiques, ou les deux fonctionnent en parallèle – des modèles hybrides.
Dans ce deuxième article de blog, nous vous présentons trois autres scénarios d’application pour l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique :
La détection des dommages aux structures est effectuée à l’aide de la méthode des éléments finis (FEM). À l’aide d’une analyse structurelle, la répartition des contraintes est identifiée, par exemple, dans les constructions de tours et de ponts. La surveillance peut être effectuée directement sur la structure ou à l’aide de techniques d’imagerie telles que les caméras de drone. Les deux méthodes sont complétées par l’intelligence artificielle. Cela facilite l’identification des niveaux de risque de dommages et l’élaboration des mesures de réparation ou de rénovation nécessaires.
Dans le domaine du contrôle de présence à l’intérieur, l’utilisation de capteurs peut être utilisée pour enregistrer des profils de CO2 tout en maintenant la protection des données. Vu que chaque salle présente des caractéristiques de ventilation différentes, celles-ci doivent être prises en compte dans l’évaluation des résultats. L’analyse avec l’IA peut calibrer les modèles physiques aux conditions spécifiques des salles respectives et ainsi obtenir des meilleures résultats.
Les modèles d’IA peuvent également prendre en charge la direction de bras robotiques. À l’aide du Reinforcement Learning, des stratégies de préhension sont apprises afin que les bras robotiques puissent saisir des objets de différentes formes dans une position indéfinie. Des essais réels coûteux avec un bras robotique peuvent ainsi être substitués en simulant les mouvements du robot à l’aide de modèles d’IA.
La combinaison de l’intelligence artificielle et des modèles physiques peut faciliter la collecte de données dans de nombreux scénarios d’application tout en générant de nouveaux domaines d’application.
Avons-nous piqué votre intérêt?
Nous serions heureux de vous conseiller sur ce sujet et de vous montrer comment vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle et les modèles physiques dans votre domaine d’application.
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