<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://px.ads.linkedin.com/collect/?pid=1719028&amp;fmt=gif">

物理シミュレーション

物理に基づいた機械学習をデリケートな生産活動に用いることで、AI開発を加速します。
Scroll-Icon (1)

Cognite Data Fusion(CDF)を使用すると、データドリブンな機械学習と物理に基づいたモデリングの組み合わせにより、ハイブリッドAIを用いたアプローチが可能になります。

産業AIにはMLやDL以上のものがあります

合成データのサービスとして確立された物理シミュレーターを用いることで、仮想IIoTセンサーによる迅速な実装。物理学に基づいた機械学習を大規模に展開します。
hybrid-ai

Cognite Data Fusionを使用すると、リアルタイムにコンテキスト化されたデータを使用して、Unisim、Olga、Turbulent Flux、Multiflash、Hysysなどの業界をリードするシミュレーターを構成、実行、およびスケジュールできます。定期的なシミュレーターの学習を自動化し、リアルタイムデータを使用してシミュレーターを自動的に実行し、結果を収集し、アクションを起こし、出力を視覚化することにより、問題を監視します。

プロセスシミュレーションからの専門的なインサイトを使用して、より多くのデータを合成し、不足しているトレーニングデータを生成します。

Evergreen-Data-Foundation

Cognite Data Fusionがビジネスに
もたらすインパクトをご覧ください