2021/02/01

重磅升級,AIPOD V2.0正式發布!

隨著時代的發展,一方面工業產品設計的精細度要求越來越高,設計周期要求越來越短,另一方面人工智能、數據挖掘等技術的發展為工業優化設計提供了新的可能。在此背景之下,經過多年自主研發攻關,南京天洑軟件有限公司的智能優化平臺AIPOD應運而生。在AIPOD V1.0基礎之上,天洑軟件研發團隊對軟件多項功能進行了升級開發,AIPOD V2.0現正式發布。

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此次AIPOD V2.0相對于AIPOD V1.0主要具備5大亮點:

1. SilverBullet算法全面升級,優化效率更高;

2. AIAgent升級,代理精度更高、穩定性更好;

3. 與天洑數據建模平臺無縫集成;

4. 內核優化,軟件運行更穩定;

5. 界面全面改版,使用更便捷。


   SilverBullet 算法全面升級,優化效率更高


 


基于大量用戶反饋的優化測試算例,AIPODV2.0對SilverBullet優化算法進行了全面升級。進一步擴展基礎優化工具集,引入諸如分形優化、尋峰優化與群智能優化等前沿優化算法,同時將決策調度引擎升級為基于強化學習的智能化調度引擎,兩者協同將Silverbullet的全局探索和局部優化的權衡掌控提升到新高度。算法通過升級后的調度引擎吸納諸多算法優點,實現HEB(High dimensional, Expensive Calculation, Black box)問題快速優化(即“更快更好”),同時實現輸出結果的局部響應面魯棒性最優,即篩選出的優化方案“真好”。在葉輪機械、航空航天、船舶海事、車輛運載等多個工業場景中較傳統優化算法和競品軟件均表現出更高的優化效率和更強的優化潛力。

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AIAgent升級,代理精度更高、穩定性更好



AIAgent可通過與計算流程的連接,進行數據智能采樣,通過天洑自研的機器學習算法,進行代理模型的訓練,為優化設計加速助力。AIAgent中的機器學習算法來自于天洑數據建模平臺,其核心是天洑自研的超參學習框架,相較于傳統響應面、Kriging模型,AIAgent針對復雜問題表征能力更強、數據集需求量更低、使用門檻更低,而且訓練得到的模型可導出,可復用,可作為企業的核心知識進行管理,提升企業快速優化設計的能力。通過天洑數據建模平臺的賦能,AIAgent的代理精度得到了進一步的提高,訓練的模型穩定性更好,助力快速獲得更好的優化結果。

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AIAgent一鍵構建可復用的高精度代理模型



與天洑數據建模平臺無縫集成

 


工業企業擁有大量的仿真、實驗和實際運行數據,通過數據挖掘技術,用戶可以建立數據的相關關系,并希望將其方便的用于產品的優化設計中。針對這一需求,AIPOD V2.0建模工具箱中增加了DT節點,用戶可以在設計計算流程中一鍵導入天洑數據建模平臺建立的數據挖掘模型,并且可以和腳本、可執行程序進行耦合,實現任意復雜的設計計算流程的搭建。之后便可以借助于SilverBullet算法,進行優化設計。

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一鍵導入數據挖掘模型,耦合建模,進行優化



內核優化,軟件運行更穩定

 



“占用資源高,軟件易崩潰”是眾多軟件產品面臨的一個重要問題。AIPOD采用多進程架構,主進程負責人機交互和任務管理,所有任務都運行在獨立的進程中,保證主進程的穩定運行;主進程實時監測各任務進程的運行情況,及時關閉異常進程,釋放系統資源。AIPOD V2.0對該架構進行了大量細節優化,進行了多處功能增強,如閑置進程智能回收功能,任務中止自定義功能。通過這一系列的內核優化,確保軟件穩定運行。



界面全面改版,使用更便捷




AIPOD V2.0用戶交互界面在保持B/S架構的同時,對用戶界面進行了全面改版升級。升級后的用戶界面采用Ribbon菜單,更貼合工程師的使用習慣,單頁面的信息密度更高,能夠更好的輔助用戶進行設計優化過程的監控及優化結果數據的分析。



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界面全面改版,使用更便捷


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