展望智能未来，工程仿真的美丽新世界

"我们希望不仅仅依靠软件开发人员来推动工程仿真技术的进步，更要探索人工智能、机器学习的潜力以补充传统的软件开发工作。"

在过去50多年里，工程仿真领域采用数值方法，使工程师能够更快更轻松地求解3D物理问题，同时获得更高精度和更可靠的结果，但仍然存在诸多挑战：如何保障结果的准确性、结果生成速度、流程易用性及鲁棒性？而Ansys正在探索如何使用人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）来解决这些问题，以及将AI和ML集成到仿真软件中。

这些概念在过去听起来更像是科幻小说里才有，但如今他们正在影响人们日常工作和生活的方方面面，变得无处不在，而工程仿真也不例外。一直以来，Ansys致力于与人工智能和机器学习领域的全球领导者合作，倾力打造业界一流的仿真工具。未来新一代的Ansys软件将会在单一方案中同时提供极快的速度和极高的精度，我们深信能够推动这种强势组合实现的密钥就是应用深度学习。

在Ansys，我们可以使用AI/ML方法自动查找仿真参数，提高速度和准确性；利用增强仿真，通过数据驱动方法或基于物理的方法训练神经网络，将仿真速度提高100倍。换句话说，AI/ML将帮助我们缩小理想世界与现实生活之间的差距，让我们能够在仿真效率、易用性和准确性之间实现完美平衡。Ansys基于物理的仿真使客户能够 "测试运行 "数百种不同的产品设计，而不需要物理原型。然而，如果用于复杂的产品，仿真过程可能需要数千小时，但通过人工智能可以将仿真速度加快100倍，而这一切都归功于通过人工智能工程训练数据。

提高速度和准确性。Ansys正在使用AI/ML方法自动查找仿真参数，以同时提高速度和准确性。

增强仿真。AI/ML可加速芯片热解决方案并开发流体求解器，将局部区域的高精度解决方案与粗疏区域的ML方法相结合。

获取业务信息。推动制定业务信息决策，例如Ansys仿真求解器的计算资源预测需求。

优化设计空间探索。AI/ML可以指导早期产品优化工作，帮助工程师根据数千个参数快速找到最佳设计空间。

Ansys Fluent有效利用人工智能（AI）提高性能，同时不降低准确性，结果表明速度提升了86倍。

Michael P. Brenner是哈佛大学Michael F. Cronin实验室应用数学与应用物理学教授以及物理学教授。Brenner还是Google Research的一名研究科学家。他在“通过Fluent中的用户定义函数实现机器学习对流离散化” 主题报告中介绍了他与Ansys和Google Research的合作项目。

AI/ML技术已成功应用于众多行业，例如智能媒介的自然语言理解、社交媒体上的情感分析、金融算法交易、药物研发和电子商务推荐引擎等。

人们通常不知道AI/ML在工程仿真中所发挥的作用。事实上，AI/ML不仅适用于工程仿真，而且对于客户提升和推动实现突破性生产力至关重要，通过AI/ML增强的高级仿真技术是工程设计流程的重要基石。

机器学习是一种通过为算法提供分类数据来实现人工智能的方法，这样它们就可以随着时间的推移而不断改进，而且无需明确编程。

深度学习作为实现机器学习的一种手段，通过使用人工神经网络算法，试图模仿人类大脑做出决策的方式，包括自行对数据进行分类。深度学习通常需要大量数据和高性能计算（HPC）。

从引导自动驾驶汽车到预测能源使用，再到通过学习复杂物理来加速工程仿真，只要能够收集到足够的数据来训练算法，都能为人工智能的完善发展赋能。

高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶汽车的研发不仅极富挑战，而且无先例可循。据估计，为了确保安全性和可靠性，工程师需要进行数十亿英里的道路测试，这项不可能完成的任务只有借助工程仿真才能实现。借助仿真，工程师可以通过低成本、快速准确的方式对数以千计的驾驶场景和设计参数进行虚拟测试。

AI使工程师能够更快速地处理大型复杂设计，而且不会为了速度而降低准确性。

• 实现100倍的仿真提速

使用Ansys RedHawk-SC系列产品中的深度神经网络，将蒙特卡洛仿真速度提高多达100倍，从而能够更好地了解电压对时序的影响。

• 求解速度实现1,000倍提升

一家汽车客户利用Ansys optiSLang机器学习技术找到了一种自动驾驶解决方案，能够帮助解决前方车辆突然改变车道并减慢交通速度这种“卡住不动”的交通难题。与以前使用的蒙特卡洛方法相比，他们能够将寻找解决方案的速度提升1,000倍。

• 10,000种不同的设计

通过使用AI/ML，我们正在进入一个创成式设计世界，根据规格探索10,000种不同的设计，并使用高性能计算和Ansys Cloud对其进行快速仿真，从而为设计人员提供最佳选择。

虽然当前人工智能和机器学习的应用仍处于相对起步阶段，它在使仿真更快、更智能、更准确方面的全部潜力还有待观察，但Ansys软件开发团队致力于为人工智能的发展做出贡献，每天都在探索人工智能和机器学习的可能性，终有一天将仿真的美丽新世界呈现给全球用户。

让我们一起推动产品创新，加快设计周期，并展望智能未来。