Modelo ng Simulation ng AI Physics
Upang matugunan ang kakulangan ng data ng enterprise, ang Gallop World IT ay bubuo ng mga teknolohiyang "maliit na sample na pag-aaral + adaptasyon ng domain" na nakasentro sa pisikal na simulation na nakabatay sa machine learning. Para sa mga negosyong limitado sa data, pinapagana namin ang malalim na pag-aaral ng mga modelo ng pisikal na simulation sa pamamagitan ng tatlong layer: pagbibigay ng mga sumusunod na dataset, pagsasama ng mga pisikal na mekanismo upang mabawasan ang dependency ng data, at pag-automate ng pangongolekta ng data sa pamamagitan ng platform. Para sa mga espesyal na sitwasyon tulad ng niche chemical synthesis, ang mga dedikadong team ay bumubuo ng mga custom na framework ng modelo. Ang mga modelong ito ay naka-encapsulated sa isang low-code na pang-industriyang AI platform, na nagpapahintulot sa mga hindi teknikal na kawani na patakbuhin ang mga ito nang walang kahirap-hirap.
- impormasyon
Sa konteksto ng malalim na pagsasama-sama ng AI at industriya, ang simulation ng pisika ay nahaharap sa mga punto ng sakit sa industriya gaya ng "mababang kahusayan sa pag-compute, mahirap na adaptasyon ng senaryo, at mataas na dependency sa data." Umaasa sa “algorithm innovation + industry expertise,” ang Gallop World IT ay bumuo ng mga mature AI-Powered Physics Simulation na solusyon na sumasaklaw sa matalinong pagmamanupaktura, bagong enerhiya, aerospace, at iba pang larangan. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga pangunahing teknolohiya kabilang ang AI-Powered Physics Simulation, Machine Learning Physics Simulation, at Deep Learning Physics Simulation Model, nakagawa ang kumpanya ng mahusay at tumpak na Engineering AI Physics Simulation system. Sa malakas na teknikal na kakayahan at pagpapatupad na nakabatay sa eksena, nagsisilbi itong pangunahing kasosyo sa digital transformation ng enterprise.
Nalampasan ng kumpanya ang tradisyonal na simulation efficiency bottleneck sa pamamagitan ng paglikha ng millisecond-response AI simulation engine. Sa pamamagitan ng "pagmomodelo ng pisikal na mekanismo + paglipat ng malalim na pag-aaral," gumagamit ito ng mga klasikal na formula ng pisika para magtatag ng isang pundasyong balangkas na sinamahan ng pagsasanay sa mass data para sa Deep Learning Physics Simulation Model. Halimbawa, sa bagong energy battery thermal runaway simulation, ang tradisyonal na 24 na oras na proseso ay pinaikli sa 500 millisecond na may error rate na <3%. Ang mga sitwasyon tulad ng paghula sa buhay ng pagkapagod ng mga bahagi ng sasakyan at pagsusuri ng airflow ng aerospace engine ay nakakamit ng 100-1000x na mga pagpapabuti sa kahusayan, na tumutulong sa mga nangungunang kumpanya na i-compress ang mga cycle ng pagsubok at bawasan ang mga gastos sa R&D.
Kasabay nito, nakatuon ang Gallop World IT sa pagharap sa mababang availability ng data at mahinang reusability ng modelo sa pamamagitan ng paggawa ng mga solusyon sa industriya na may “low data dependency + cross-scene migration,” na higit na nagpapalakas sa Industrial AI Physics Simulation Platform at Engineering AI Physics Simulation na mga serbisyo. Ang kumpanya ay nakabuo ng teknolohiyang "maliit na sample na pag-aaral + adaptasyon ng domain", na nagsasama ng pisikal na dating kaalaman upang mabawasan ang mga kinakailangan sa data. Halimbawa, sa simulation ng proseso ng machining, 50 data set lang ang kailangan para makamit ang 92% na katumpakan. Ang mga cross-scenario transfer modules ay binuo din upang makabuluhang paikliin ang mga ikot ng adaptation ng modelo.
Mga Madalas Itanong
Q: Ang aming kumpanya ay may kaunting karanasan sa physics simulation at limitadong data accumulation. Maaari ba nating direktang gamitin ang Gallop World IT's Deep Learning Physics Simulation Model at Industrial AI Physics Simulation Platform?
A: Talagang. Para sa mga negosyong may kakaunting data, gumamit kami ng modelong "three-layer empowerment" batay sa AI-Powered Physics Simulation para matugunan ang dependency ng data: Una, nagbibigay kami ng mga pangkalahatang baseline na dataset ng industriya (hal, mga library ng materyal na parameter at tipikal na data ng simulation ng kondisyon) bilang paunang suporta para sa pagsasanay ng Deep Learning Physics Simulation Model, lahat ay nagmula sa mga taon ng karanasan sa industriya at desensitized. Pangalawa, gamit ang isang "physics-first" na diskarte sa pagmomodelo, isinasama namin ang mga itinatag na pisikal na formula at mga pamantayan ng proseso sa modelo, na lubos na binabawasan ang pag-asa sa totoong data. Halimbawa, sa chemical reactor temperature field simulation, mga pangunahing parameter lang mula sa client ang kailangan bago pagsamahin sa Engineering AI Physics Simulation thermodynamic model para sa mabilis na pag-setup ng system. Sa wakas, nag-aalok kami ng magaan na tool na "use-while-training" kung saan awtomatikong kinokolekta ng Industrial AI Physics Simulation Platform ang real-time na data ng produksyon at ino-optimize ang modelo sa pamamagitan ng incremental learning. Karaniwan, sa loob ng tatlong buwan, ang katumpakan ay nagpapabuti mula sa 85% hanggang sa higit sa 95%.
T: Ang aming senaryo ng produksyon ay lubos na tiyak (hal., synthesis ng mga produktong kemikal na angkop na lugar). Maaari bang umangkop ang mga solusyon sa Simulation ng Physics ng Fisika ng Machine Learning World IT at Engineering AI Physics Simulation sa mga hindi karaniwang sitwasyon?
A: Oo. Ang aming pangunahing lakas ay nakasalalay sa "mga naka-customize na kakayahan sa pagmomodelo." Para sa mga espesyal na sitwasyon, gamit ang AI-Powered Physics Simulation na teknolohiya, gumagamit kami ng "deep scenario analysis + modular customization" na proseso: Una, ang isang dedikadong team ng mga eksperto sa industriya at mga AI algorithm engineer ay nagsasagawa ng on-site na pagsusuri ng mga pangunahing pisikal na proseso, pangunahing salik, at mga layunin sa negosyo. Pangalawa, batay sa pagsusuring ito, binuo ang isang naka-customize na pisikal na balangkas ng modelo. Halimbawa, sa mga niche chemical synthesis scenario, ino-optimize namin ang mga reaction kinetic equation at mga modelo ng material diffusion upang matiyak na ang lohika ng Machine Learning Physics Simulation ay naaayon sa mga aktwal na proseso. Pangatlo, ang modelo ay sinanay gamit ang limitadong data ng enterprise at maliit na sample na mga diskarte sa pag-aaral, na pinino sa pamamagitan ng isang closed loop ng "simulation prediction – on-site validation – parameter iteration."
T: Pagkatapos ipakilala ang AI-Powered Physics Simulation na mga modelo at ang Industrial AI Physics Simulation Platform, kakailanganin ba ng mga empleyado ang propesyonal na AI o mga kasanayan sa simulation? Paano ibinibigay ang patuloy na teknikal na suporta?
A: Walang kinakailangang mga propesyonal na teknikal na kasanayan, at nag-aalok kami ng full-lifecycle na suporta upang matiyak ang mahusay na pagpapatakbo ng system. Sa antas ng pagpapatakbo, isinasama namin ang Deep Learning Physics Simulation Model sa isang "low-code visual platform" na may interface na pang-negosyo. Halimbawa, sa machining simulation, kailangan lang ng mga empleyado na pumili ng mga parameter at i-click ang "Start Simulation" para makatanggap ng ulat kasama ang mga hula sa depekto at mga mungkahi sa pag-optimize. Available din ang mga custom na template na "one-click simulation", na makabuluhang binabawasan ang hadlang sa operasyon sa pamamagitan ng Industrial AI Physics Simulation Platform. Para sa suporta, mayroon kaming “three-tier guarantee system”: Tier 1 – Isang nakatuong customer success manager ang tumutugon sa mga kahilingan sa loob ng dalawang oras; Tier 2 – Nagbibigay ang technical team ng remote o on-site na suporta sa loob ng 24 na oras; Tier 3 – Quarterly optimization update para sa Machine Learning Physics Simulation model. Bukod pa rito, nagbibigay kami ng parehong online at offline na pagsasanay. Sa ngayon, lahat ng customer system ay nagpapanatili ng 100% na mga rate ng paggamit at higit sa 98% na kasiyahan sa paglutas ng isyu.
