HOW DEEP IS YOUR… PRODUKTENTWICKLUNG?
Deep Learning – Mehr als nur Algorithmen!
Die Bedeutung von KI, Deep Learning und Co.
Elon Musk und Google haben es bereits getan – Autos führerlos fahren lassen. Amazon plant ebenfalls, zukünftig seine Waren mit selbstfahrenden Autos zu versenden. Dank enormer Fortschritte in der Deep Learning Technologie ist autonomes Fahren überhaupt erst möglich geworden.
Doch es gibt noch zahlreiche andere Bereiche in denen KI und Deep Learning angewandt werden können.
Deep Learning: Production Grade Ready for CAE Use Cases!
- Objekt Klassifizierung in 2D und 3D Bildern/Grafiken/Movies auch im CAE Umfeld
- Kognitive Assistenz: Echtzeit Prognosen für Funktionswerte in FEM Modellen aus CAD Daten
- Automatisierung von visuellen Pre- und Postprocessing Applikationen
- Autonomes Fahren & Fliegen: Echtzeit Objekterkennung von Schildern, Ampeln, Gebäuden, etc.
- Use Cases wie Sprach-, Text-, und Mustererkennung, Beispiel Krebszellenerkennung auf Mikroskopieaufnahmen
Ihre Vorteile
Was der Einsatz von Deep Learning für Ihre Produktentwicklung bringt
End-to-End Automatisation
Automatisieren Sie auch komplexe CAE Prozesse vom Pre-Processing über Post-Processing bis zum vollständigen Report!
Knowledge as a Service
Stellen Sie Ihr gesamtes Wissen im Unternehmen über KI Assistenten als Service zur Verfügung.
Personalized Information
Dedizierte Informationsextraktion und automatische Bereitstellung für Mitarbeiter
Cognitive Assistance
Funktionale Zusammenhänge zwischen CAD (Produktdaten) und CAE (Funktionsanalyse) bereitstellen
Feature Recognition
Automatische Kontur und Feature Analyse von Bauteil CAD Daten
Virtuelle Produktentwicklung von heute
So funktioniert Deep Learning
Beim Deep Learning wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns als Vorbild genommen. Auf Basis bestehender sowie Test-Daten lernt das System kontinuierlich neu dazu.
Das bereits erlernte kann hierbei immer wieder mit neuen Informationen verknüpft werden (Neuronale Netze) und sich somit eigenständig und automatisch weiterentwickeln. Die aus dem Deep Learning gewonnen Daten können für Prognosen und als Entscheidungshilfe herangezogen werden.
Hierbei unterscheidet man zwei Varianten:
- Wissensbasierte Systeme
- Musteranalyse- und Erkennung
Deep Learning: Schritt für Schritt
Wir stellen ihre Produktentwicklung auf den ɟdoꓘ
Wir erstellen modulare neuronale Netzarchitekturen, virtuelle Trainingscenter und beraten Sie wie Deep Learning in Ihrer Firma zum Einsatz kommen kann.
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