AIは勉強しないと本当に遅れてしまいます！ ！ ！
毎日さまざまなニュースアプリを開いていると、すでに「人工知能、ニューラルネットワーク」などのキーワードが頻繁に検索されており、設計、製造、ソフトウェアエンジニアリングなどさまざまな業界でAI関連のニュースが検索されています。 AI関連技術を大規模に適用し始める。 AI 開発の一般的な傾向は抗しがたいものです。
従来の設計ワークフローでは、エンジニアは設計空間を完全に探索し、新たな課題に対する解決策を迅速に見つけるのに苦労しています。 AI の出現により、エンジニアは新しいソリューションを発見し、大量の既存のシミュレーション データを利用して最終設計を改善することができ、それによって設計とシミュレーションのプロセスをスピードアップすることができます。
最近、Dell Technologies と NVIDIA は共同で「設計およびエンジニアリング ワークフローにおける人工知能のアプリケーション」ホワイト ペーパーをリリースしました。このホワイト ペーパーでは、AI がどのように設計およびエンジニアリング ソリューションおよびワークフローに統合されるか、また新しいワークステーションやハイ パフォーマンス コンピューティング ソリューションにどのように統合されるかを紹介しています。エンジニアはこれらの機能を有効に活用することができます。見てみましょう！
製品設計: AI と緊密に統合
●設計および CAD シナリオでは、ジェネレーティブ デザイン ツールの出現により、AI はすでに目に見える影響を及ぼしています。設計アプリケーションでは、AI (人工知能) と ML (機械学習) により、事前定義された制約に基づいて一連の優れた設計ソリューションを作成できます。ジェネレーティブ デザイン ツールでは、エンジニアが熱性能、剛性、材料オプション、さらには特定の製造プロセスを含むこれらの制約を事前に決定する必要があり、ソフトウェアは評価用に数百、さらには数千のオプションを作成できます。この時点で、エンジニアは制約を微調整することでオプションを絞り込み、ユーザーの特定のニーズを組み合わせた設計を構築できます。
●電子 CAD (ECAD) の分野では、設計者がプリント基板 (PCB) 設計をスピードアップできるように、多くの企業が AI をサポートするソフトウェア ツールを開発しました。これらのツールは、以前の設計計画のデータに基づいて、回路基板のレイアウトと配線設計を自動化し、作業効率を向上させるのに役立ちます。
たとえば、NVIDIA AI は、オープンソースの Stable Diffusion モデルを使用して、テキスト プロンプトを使用してユーザーが 2D スケッチや画像を生成できるようにするツールが増えていることも注目に値します。 Depix Technologies は、ユーザーがシンプルなテキスト プロンプトを使用してハイ ダイナミック レンジ (HDR) パノラマ画像とバックプレートを作成できるツールを発表しました。
シミュレーション: AI による効率向上が鍵
AIはシミュレーションにも広く活用されており、企業の作業効率や設計品質の大幅な向上に貢献しています。
解析とシミュレーションは、特にモデルのサイズと複雑さが増大するにつれて、設計サイクル中にボトルネックになることがよくあります。この状況を改善するために、シミュレーション ソフトウェア会社は、ユーザー インターフェイスを最適化し、ソフトウェア使用の敷居を下げることを目的として、生成型人工知能自然言語ツールの探索とテストを積極的に行っています。シンプルなテキスト プロンプトにより、ユーザーが特定のソルバーに関する専門知識を持たない場合でもシミュレーションを簡単に実行できるため、新しいソフトウェアの学習に必要な時間が大幅に短縮されます。
Ansys を例に挙げると、一般的な顧客サポート リクエストを迅速に処理できる、生成人工知能テクノロジに基づくサポート ツール AnsysGPT をリリースしました。さらに驚くべきことは、データによると、ユーザーはプログラミング経験がなくても、AI を通じて Java プログラムを作成して特定のシミュレーション タスクを実行できることです。
合成データの生成には AI も必要です。AI は自動運転車システムのトレーニングにおける重要な推進力となっています。たとえば、自動運転車のトレーニングには、無数の車両シナリオにわたって何百万時間もの運用データを収集する必要があるため、このプロセスは、現実世界のシナリオを反映した合成データを使用して仮想的に高速化できます。たとえば、NVIDIA は、没入型 3D 環境で物理的に正確な大規模なマルチセンサー シミュレーションを実行するための NVIDIA DRIVE Sim™ プラットフォーム (NVIDIA Omniverse™ に基づく) を提供しています。 NVIDIA Omniverse Replicator プラットフォームは、これらのシミュレーション用の合成データを生成します。このタイプのデータを操作する場合、既存のデータセットを操作するときに必要となる、時間のかかるデータ クリーニングやラベル付けタスクを実行する必要がなくなりました。
良い馬には良い鞍が必要: Dell Precision
AI時代に向けた7960タワーワークステーション誕生
高度な AI ベースの設計およびシミュレーション ツールは、新しい NVIDIA® RTX™ GPU を搭載したエンジニアリング ワークステーションでより効果的かつ効率的に実行できます。
Dell Technologies は、AI およびデータ サイエンス アプリケーションに特化した一連の高性能ワークステーションを作成し、エンジニアがこれらの高度なツールをスムーズに使用できるようにするために必要なコンピューティング リソースを提供します。中でも、Dell Precision 7960 タワー ワークステーションは、その優れたパフォーマンス構成により、AI エンジニアリング ワークフローに理想的な選択肢となっています。
この再設計された Dell Precision 7960 タワー ワークステーションは、その強力なパフォーマンスが印象的です。単一の 56 コア CPU をサポートしながら、最大 4 枚のダブルワイド グラフィックス カードを簡単に収容できる広々としたシャーシを誇ります。これは、ユーザーがAI ベースの CAE ワークフロー、レンダリング、視覚化などのタスク用に最大 4 つの NVIDIA® RTX™ 6000 Ada GPUを構成できることを意味します。
NVIDIA® RTX™ 6000 Ada は、48GB のグラフィックス メモリを搭載した強力なグラフィックス カードです。この巨大なメモリ容量により、ユーザーは大規模なデータ セットを簡単に処理し、大規模で複雑なモデルに対してシミュレーションやレンダリング タスクを実行できます。
1 つ以上の NVIDIA® RTX™ GPU を搭載したこれらのワークステーションは、 AI ベースのワークフローに典型的な大規模なモデルやデータ セットをローカルで処理するための強力なプラットフォームをエンジニアに提供します。さらに、エンジニアは低次数モデル (ROM)を使用して設計の初期段階で検証を迅速に完了できるため、作業効率が大幅に向上します。これらの先進的なエンジニアリング ワークステーションは、よりアクセスしやすい自動設計およびシミュレーション シナリオの開発を推進する上で重要な役割を果たします。
要約する
AI は必ずしもすべてのシナリオに適しているわけではありませんが、十分な量の従来の設計、シミュレーション、テスト データにアクセスできるチームには無限の可能性が開かれます。 AI を活用することで、これらのチームは潜在的な設計領域を拡大し、前例のないエンジニアリングの洞察を明らかにし、検証とシミュレーションのプロセスを加速することができ、その結果、より迅速で優れた設計の反復が可能になります。
AI ソリューションの適用を成功させるには、豊富なデータ リソースに加えて、強力なワークステーションと高性能コンピューティング リソースのサポートも必要です。この点において、Dell Precision プロフェッショナル ワークステーションと NVIDIA® RTX™ GPU の組み合わせは、強力な処理機能を提供します。エンジニアは、これらの新しい AI ベースのツールを利用して、現在の設計ワークフローをサポートし、将来のテクノロジー開発に完全に備えることができます。この組み合わせにより、エンジニアは AI の可能性を最大限に実現できるだけでなく、複雑で絶えず変化するエンジニアリングの課題に直面しても常に時代の先を行き、競争力を維持することができます。
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