ניו-טק מגזין | פברואר | המהדורה הדיגיטלית

מהנדסים את הבינה המלאכותית: Physical AI עידן ה

Dassault Systèmes »

היא נשענת ומהם גבולות התקפות שלה. כאן נכנס לתמונה התאום הווירטואלי - לא כמודל גרפי, אלא כייצוג פיזיקלי והנדסי חי של מערכת אמיתית. פועל על גבי תאום וירטואלי AI כאשר ה מאומת, הוא מסיק תובנות מתוך חוקים פיזיקליים, נתוני חומרים ותהליכים ידועים. זהו הבסיס שמאפשר לשלב בינה מלאכותית גם במערכות קריטיות, שבהן אמינות היא תנאי סף. תאומים וירטואליים: משלב התכנון לשכבת אמת תעשייתית הרעיון של תאום וירטואלי מוכר זה שנים, אך תפקידו משתנה באופן מהותי. בעבר שימש התאום ככלי סימולציה לבדיקת תכנון לפני ייצור. כיום הוא הופך לשכבת אמת מרכזית, שעליה נשענים תכנון, סימולציה וקבלת החלטות. תאום וירטואלי מודרני מתעדכן באופן רציף. שינוי בגאומטריה, בחומר, בעומס או בתהליך ייצור מתבטא מיד בהתנהגות המודל. כך ניתן לבחון תרחישים רבים, לזהות נקודות כשל ולהעריך השפעות עוד לפני שהן מתרחשות במציאות.

סימולציות הנדסיות ותאומים וירטואליים ככלי AI מאומתים מדעית. מדובר במעבר מ- כתשתית הנדסית שניתן AI תומך החלטה ל לבסס עליה מערכות קריטיות למשימה. המהלך האסטרטגי שהוכרז לאחרונה בין ממחיש NVIDIA ל- Dassault Systèmes היטב את נקודת המפנה הזו. לא שיתוף פעולה נקודתי סביב כלי תוכנה, אלא ניסיון לבנות ארכיטקטורה תעשייתית רחבה, המשלבת תאומים וירטואליים, חישוב מואץ וידע הנדסי מצטבר כבסיס לבינה מלאכותית אמינה בקנה מידה תעשייתי. מעבר לסטטיסטיקה: חוקי הפיזיקה כבסיס לאמינות בעולם הצרכני, בינה מלאכותית יכולה להרשות לעצמה אי-דיוק. המלצה לא מוצלחת או תשובה כללית אינם קריטיים. בתעשייה, לעומת זאת, כל החלטה משפיעה על בטיחות, זמינות מערכות, עלויות תעשייתי אינו יכול AI ועמידה בתקנים. לכן להישען רק על למידה סטטיסטית מנתונים היסטוריים. כדי שמהנדסים, מתכננים ומנהלי ייצור יסתמכו על בינה מלאכותית, עליהם להבין כיצד התקבלה ההחלטה, באילו הנחות

כיצד תאומים וירטואליים, חישוב מואץ ומודלים פיזיקליים מאומתים הופכים מתוכנה חכמה לתשתית AI את ה הנדסית מהימנה משך יותר מעשור הבינה ב המלאכותית שינתה את הדרך שבה ארגונים מנתחים נתונים, מזהים דפוסים ומקבלים החלטות. היא ייעלה תהליכים, האיצה תגובות והפכה לחלק בלתי נפרד חודר AI ממערכות מידע מודרניות. ככל שה אל לב התעשייה - לפסי ייצור, מערכות הנדסיות, חומרים ומתקנים קריטיים - מתברר שהכלים שהצליחו בעולם הדיגיטלי אינם מספקים בעולם הפיזי. בתעשייה, החלטות אינן מתקבלות על בסיס הסתברות בלבד. הן נשענות על חוקי פיזיקה, התנהגות חומרים, מגבלות תכנון ורגולציה מחמירה. כאן לא די במערכת שמבין AI שיודעת לחזות תוצאה. נדרש מדוע היא מתרחשת, מה גבולות התקפות שלה ואיך שינוי בפרמטר אחד משפיע על מערכת שלמה. מתוך הצורך הזה מתגבש הדור הבא של גישה Physical AI הבינה המלאכותית - במודלים פיזיקליים, AI זו מעגנת את ה

New-Tech Magazine l 22