¿Puede la inteligencia artificial para aplicaciones de ingeniería funcionar en un portátil, o es necesario acceso a la nube?
Las soluciones de ingeniería impulsadas por inteligencia artificial pueden ejecutarse en un portátil, aunque para tareas intensivas como la dinámica de fluidos computacional (CFD), utilizar computación de alto rendimiento (HPC) en la nube es más eficiente. Sin embargo, las plataformas como physicsAI de Altair, romAI, la plataforma HyperWorks o la plataforma RapidMiner pueden ser accedidas desde un portátil. Estas plataformas incluyen flujos de trabajo fáciles de usar para el acceso a la computación en la nube cuando sea necesario.
¿Se puede seleccionar un modelo específico para predecir nuevos resultados de simulación, dado que tanto el conjunto de pruebas como el conjunto de simulación se utilizan para entrenar el modelo de inteligencia artificial?
Una vez que el modelo de inteligencia artificial ha sido entrenado con un conjunto de datos determinado, no es posible distinguir qué tipo de datos se utilizó para hacer las predicciones. En otras palabras, no se puede solicitar que las predicciones se basen únicamente en datos de campo si también se usaron datos de prueba para entrenar el modelo de inteligencia artificial. Sin embargo, es posible crear múltiples modelos de entrenamiento basados en la fuente de datos. Por ejemplo, los datos de prueba pueden usarse para entrenar un modelo de inteligencia artificial proveniente de simulaciones y otro modelo de inteligencia artificial proveniente de datos de campo. Y, dependiendo de cómo se desee crear un modelo entrenado por inteligencia artificial, siempre se puede proporcionar todos los tipos de datos.
¿Para qué problemas se utilizan Altair romAI y Altair physicsAI?
Depende del problema, los resultados y las perspectivas que se buscan. Si se trabaja con sistemas muy complejos y grandes, y se desea imitar ese sistema de manera cercana y precisa, entonces es posible utilizar romAI. romAI puede generar de manera eficiente modelos reducidos precisos usando conjuntos de datos pequeños para simular cualquier tipo de escenario, prediciendo con múltiples físicas y para diversas aplicaciones.
Con physicsAI, es posible predecir una clase de física a la vez, generando predicciones de campo para evaluar más diseños rápidamente durante la etapa de diseño. Así, dado un nuevo modelo, se pueden generar rápidamente contornos de superficies, tensiones y cualquier cosa relacionada con los resultados de la estructura.
En Altair, se tiene un camino claro para elegir las herramientas adecuadas para cada tipo de aplicación.
Como ingeniero de diseño, ¿se debería comenzar aprendiendo sobre IA/ML y luego enfocarse en aplicar la IA a tareas de ingeniería?
Los ingenieros sin experiencia en ciencia de datos que utilicen la plataforma Hyperworks con preprocesamiento, posprocesamiento e inteligencia artificial integrada pueden utilizar los flujos de trabajo existentes para acceder a datos, entrenar modelos de IA y comenzar a realizar predicciones con solo unas pocas horas de formación por parte de expertos de Altair, para entender y conocer qué métodos utilizar en cada caso. Sin embargo, para convertirse en un experto en IA dentro de la organización, se requiere formación y experiencia adicionales.
¿HyperWorks se especializa en simulación mientras que RapidMiner se centra en inteligencia artificial y aprendizaje automático?
Sí. RapidMiner es la plataforma de aprendizaje automático e inteligencia artificial para análisis de datos. HyperWorks es la plataforma de diseño y simulación que está potenciada por inteligencia artificial. Por ejemplo, las tecnologías physicsAI, expert AI y shapeAI están integradas en los flujos de trabajo de diseño y simulación de HyperMesh sin necesidad de acceso directo a RapidMiner. En algunos casos, la combinación de HyperWorks con RapidMiner es la que ofrece mejores resultados. Sin embargo, es posible realizar todo lo necesario en cuanto a diseño, análisis predictivo y predicciones de campo en HyperWorks.
En resumen, las organizaciones que utilizan datos para construir activos digitales estratégicos pueden impulsar descubrimientos radicales y una mejora continua. Este desafío se aborda en profundidad en el seminario web titulado: «The Fish Are Biting: How to Reel in the Right Data for Your Digital Transformation«.
