La hermosa intersección de la simulación y la IA

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La simulación se ha convertido en una tecnología esencial para ayudar a las empresas a reducir el tiempo de comercialización y los costos de diseño. Los ingenieros e investigadores utilizan la simulación para una variedad de aplicaciones, que incluyen:

Utilice un modelo virtual (también conocido como gemelo digital) para simular y probar sus sistemas complejos al principio y con frecuencia en el proceso de diseño. Mantenga un hilo digital con trazabilidad a través de los requisitos, la arquitectura del sistema, el diseño de componentes, el código y las pruebas. Extienda sus sistemas para realizar mantenimiento predictivo (PdM) y análisis de fallas.

Muchas organizaciones están mejorando sus capacidades de simulación mediante la integración de inteligencia artificial (IA) en su diseño basado en modelos. Históricamente, estas dos áreas se han separado, pero crean un valor significativo para los ingenieros e investigadores cuando se usan juntas de manera efectiva. Las fortalezas y debilidades de estas tecnologías están perfectamente alineadas para ayudar a las empresas a resolver tres desafíos principales.

Desafío 1: Mejores datos de entrenamiento para modelos de IA más precisos a través de la simulación

Los modelos de simulación pueden sintetizar datos del mundo real que son difíciles o costosos de recopilar en datos catalogados, limpios y de calidad. Si bien la mayoría de los modelos de IA se ejecutan con valores de parámetros fijos, están constantemente expuestos a nuevos datos que pueden no capturarse en el conjunto de entrenamiento. Si no se detectan, estos modelos generarán información inexacta o fallarán por completo, lo que hará que los ingenieros pasen horas tratando de averiguar por qué el modelo no funciona.

La simulación puede ayudar a los ingenieros a superar estos desafíos. En lugar de cambiar la arquitectura y los parámetros del modelo de IA, se ha demostrado que el tiempo dedicado a mejorar los datos de entrenamiento a menudo puede conducir a mayores mejoras en la precisión.

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Dado que el rendimiento de un modelo depende tanto de la calidad de los datos con los que se entrena, los ingenieros pueden mejorar los resultados a través de un proceso iterativo de simulación de datos, actualización de un modelo e IA, observación de condiciones que no se pueden predecir bien y recopilación otras simulaciones de datos para esas condiciones.

Desafío 2: IA para nuevas funciones en el producto

La simulación se ha convertido en una parte esencial del proceso de diseño para los ingenieros que utilizan sistemas integrados para aplicaciones como sistemas de control y procesamiento de señales. En muchos casos, estos ingenieros desarrollan sensores virtuales, dispositivos que calculan un valor que no se mide directamente de los sensores disponibles. Pero la capacidad de estos métodos para capturar el comportamiento no lineal presente en muchos sistemas del mundo real es limitada, por lo que los ingenieros están recurriendo a enfoques basados ​​en IA que tienen la flexibilidad para modelar las complejidades. Utilizan datos (medidos o simulados) para entrenar un modelo de IA que puede predecir el estado no observado a partir de los estados observados y luego integrar ese modelo de IA en el sistema.

En este caso, el modelo de IA es parte del algoritmo de control que termina en el hardware físico y, por lo general, debe programarse en un lenguaje de nivel inferior, como C/C++. Estos requisitos pueden imponer restricciones en los tipos de modelos de aprendizaje automático apropiados para tales aplicaciones, por lo que los profesionales técnicos pueden necesitar probar varios modelos y comparar la precisión y las compensaciones de rendimiento en el dispositivo.

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