Se você não estudar IA, ficará realmente para trás! ! !
Quando abrimos vários aplicativos de notícias todos os dias, descobriremos que notícias relacionadas à IA já ocuparam um lugar. Palavras-chave como "inteligência artificial, rede neural" são frequentemente pesquisadas, e vários setores, como design, fabricação e engenharia de software, o fizeram. também apareceram. Começar a aplicar tecnologias relacionadas à IA em larga escala. A tendência geral de desenvolvimento da IA é irresistível.
Com fluxos de trabalho de projeto tradicionais, os engenheiros lutam para explorar totalmente o espaço de projeto e encontrar rapidamente soluções para desafios emergentes. O surgimento da IA ajuda esses engenheiros a descobrir novas soluções, utilizar grandes quantidades de dados de simulação existentes e melhorar o projeto final, ajudando assim a acelerar o processo de projeto e simulação.
Recentemente, a Dell Technologies e a NVIDIA lançaram em conjunto o white paper "Aplicação de Inteligência Artificial em Fluxos de Trabalho de Design e Engenharia", apresentando como a IA é integrada em soluções e fluxos de trabalho de design e engenharia, bem como novas estações de trabalho e soluções de computação de alto desempenho. Como habilitar engenheiros para utilizar efetivamente essas funções. Vamos dar uma olhada!
Design de produto: estando intimamente integrado com IA
●Nos cenários de design e CAD, a IA já está a ter um impacto tangível graças ao surgimento de ferramentas de design generativas. Em aplicações de design, IA (inteligência artificial) e ML (aprendizado de máquina) podem criar uma série de soluções de design excelentes com base em restrições predefinidas. As ferramentas de projeto generativo exigem que os engenheiros predeterminem essas restrições, incluindo desempenho térmico, rigidez, opções de materiais e até mesmo processos de fabricação específicos, e o software pode então criar centenas ou até milhares de opções para avaliação. Neste ponto, os engenheiros podem restringir as opções ajustando as restrições para construir um projeto que combine as necessidades específicas do usuário.
●No campo do CAD eletrônico (ECAD), muitas empresas também desenvolveram ferramentas de software com suporte de IA para ajudar os projetistas a acelerar o projeto de placas de circuito impresso (PCB). Essas ferramentas dependem de dados de planos de projeto anteriores para ajudar a automatizar o layout da placa de circuito e o projeto de roteamento e melhorar a eficiência do trabalho.
Também é importante notar que cada vez mais ferramentas de visualização de renderização de IA estão surgindo. Por exemplo, a NVIDIA AI usa o modelo de difusão estável de código aberto para oferecer suporte aos usuários na geração de esboços e imagens 2D usando prompts de texto. A Depix Technologies lançou uma ferramenta que permite aos usuários criar imagens panorâmicas e backplates de alta faixa dinâmica (HDR) usando prompts de texto simples.
Simulação: Melhorar a eficiência com IA é fundamental
A IA também tem sido amplamente utilizada em simulação e tem ajudado as empresas a melhorar significativamente a eficiência do trabalho e a qualidade do design.
A análise e a simulação muitas vezes se tornam gargalos durante o ciclo de projeto, especialmente à medida que os modelos crescem em tamanho e complexidade. Para melhorar esta situação, as empresas de software de simulação estão a explorar e testar ativamente ferramentas generativas de linguagem natural de inteligência artificial, com o objetivo de otimizar a interface do utilizador e reduzir o limite de utilização do software. Prompts de texto simples facilitam a execução de simulações, mesmo que os usuários não tenham experiência em um solucionador específico, reduzindo significativamente o tempo necessário para aprender um novo software.
Tomemos como exemplo a Ansys. Eles lançaram uma ferramenta de suporte baseada em tecnologia generativa de inteligência artificial - AnsysGPT, que pode lidar rapidamente com solicitações comuns de suporte ao cliente. O que é ainda mais surpreendente é que, de acordo com os dados, os usuários podem até escrever programas Java por meio de IA para realizar tarefas específicas de simulação, sem qualquer experiência em programação.
A geração de dados sintéticos também requer IA, que se tornou um fator-chave no treinamento de sistemas de veículos autônomos. Por exemplo, treinar um carro autônomo requer a coleta de milhões de horas de dados operacionais em inúmeros cenários de veículos, para que esse processo possa ser acelerado virtualmente usando dados sintéticos que reflitam cenários do mundo real. Por exemplo, a NVIDIA oferece a plataforma NVIDIA DRIVE Sim™ (baseada no NVIDIA Omniverse™) para executar simulações multissensor fisicamente precisas e em larga escala em ambientes 3D imersivos. A plataforma NVIDIA Omniverse Replicator gera dados sintéticos para essas simulações. Ao trabalhar com esse tipo de dados, você não precisa mais executar tarefas demoradas de limpeza e rotulagem de dados, necessárias ao trabalhar com conjuntos de dados existentes.
Uma boa sela para um bom cavalo: Dell Precision
A estação de trabalho em torre 7960 nasce para a era da IA
Ferramentas avançadas de design e simulação baseadas em IA podem ser executadas de forma mais eficaz e eficiente em estações de trabalho de engenharia equipadas com as novas GPUs NVIDIA® RTX™.
A Dell Technologies criou uma série de estações de trabalho de alto desempenho especificamente para aplicações de IA e ciência de dados, fornecendo aos engenheiros os recursos de computação necessários para garantir que possam usar essas ferramentas avançadas sem problemas. Entre eles, a estação de trabalho em torre Dell Precision 7960 tornou-se a escolha ideal para fluxo de trabalho de engenharia de IA devido à sua excelente configuração de desempenho.
Esta estação de trabalho em torre Dell Precision 7960 reprojetada impressiona por seu desempenho poderoso. Ele suporta uma única CPU de 56 núcleos e possui um chassi espaçoso que pode acomodar facilmente até quatro placas gráficas de largura dupla. Isso significa que os usuários podem configurar até quatro GPUs NVIDIA® RTX™ 6000 Ada para tarefas como fluxos de trabalho CAE baseados em IA, renderização e visualização .
NVIDIA® RTX™ 6000 Ada é uma placa gráfica poderosa equipada com 48 GB de memória gráfica. Essa enorme capacidade de memória permite aos usuários processar facilmente conjuntos de dados massivos e realizar tarefas de simulação e renderização em modelos grandes e complexos.
Equipadas com uma ou mais GPUs NVIDIA® RTX™, essas estações de trabalho oferecem aos engenheiros uma plataforma poderosa para processar localmente grandes modelos e conjuntos de dados típicos de fluxos de trabalho baseados em IA. Além disso, os engenheiros podem usar modelos de ordem reduzida (ROM) para concluir rapidamente a verificação nos estágios iniciais do projeto, melhorando significativamente a eficiência do trabalho. Juntas, essas estações de trabalho de engenharia avançadas desempenham um papel vital na condução do desenvolvimento de cenários de simulação e projeto automatizados mais acessíveis .
Resumir
Embora a IA nem sempre seja adequada para todos os cenários, ela abre possibilidades infinitas para equipes que têm acesso a quantidades suficientes de dados legados de design, simulação e teste. Ao aproveitar a IA, essas equipes podem expandir o espaço potencial de projeto, revelar insights de engenharia sem precedentes e acelerar os processos de verificação e simulação, resultando em iterações de projeto melhores e mais rápidas.
Além de ricos recursos de dados, a aplicação bem-sucedida de soluções de IA também requer o suporte de estações de trabalho poderosas e recursos computacionais de alto desempenho. Nesse sentido, a combinação das estações de trabalho profissionais Dell Precision e das GPUs NVIDIA® RTX™ oferece poderosos recursos de processamento. Os engenheiros podem contar com essas ferramentas emergentes baseadas em IA para apoiar seus fluxos de trabalho de projeto atuais e estar totalmente preparados para futuros desenvolvimentos tecnológicos. Esta combinação não só permite que os engenheiros aproveitem todo o potencial da IA, mas também garante que eles permaneçam à frente da curva e permaneçam competitivos diante de desafios de engenharia complexos e em constante mudança.
Um programador nascido na década de 1990 desenvolveu um software de portabilidade de vídeo e faturou mais de 7 milhões em menos de um ano. O final foi muito punitivo! Alunos do ensino médio criam sua própria linguagem de programação de código aberto como uma cerimônia de maioridade - comentários contundentes de internautas: Contando com RustDesk devido a fraude desenfreada, serviço doméstico Taobao (taobao.com) suspendeu serviços domésticos e reiniciou o trabalho de otimização de versão web Java 17 é a versão Java LTS mais comumente usada no mercado do Windows 10 Atingindo 70%, o Windows 11 continua a diminuir Open Source Daily | Google apoia Hongmeng para assumir o controle de telefones Android de código aberto apoiados pela ansiedade e ambição da Microsoft; Electric desliga a plataforma aberta Apple lança chip M4 Google exclui kernel universal do Android (ACK) Suporte para arquitetura RISC-V Yunfeng renunciou ao Alibaba e planeja produzir jogos independentes para plataformas Windows no futuro