Desde ferramentas de recomendação integradas a sites de e-commerce e plataformas de streaming até a edição sofisticada de imagens em smartphones, as aplicações de AI e machine learning avançaram rapidamente nos últimos anos.
Em todo o setor de manufatura e design de produtos, as empresas estão experimentando soluções potentes de AI para muitos casos de uso e workflows.
De acordo com uma pesquisa do MIT Technology Review Insights de 2020, a manufatura é um dos dois principais setores que adotam a AI. A AI e o machine learning oferecem muitas vantagens para os casos de uso de manufatura, incluindo o seguinte:
- Pesquisa, desenvolvimento e produção de produtos
- Gerenciamento de estoque
- Controle de processo e qualidade
- Manutenção preditiva
As empresas líderes já estão integrando soluções avançadas de AI em seus workflows. O Foxconn Group, por exemplo, implementou a AI para a inspeção automatizada de alta precisão dos componentes e ferramentas de seus produtos usando as bibliotecas de software da NVIDIA e a plataforma NVIDIA EGX para computação acelerada.
Uma pesquisa recente realizada pelo Peerless Research Group, incluindo respostas de mais de 300 designers de produtos, engenheiros, pesquisadores e outros profissionais de máquinas aeroespaciais, automotivas e industriais, identificou a AI e a simulação como as duas principais tecnologias que terão o maior impacto no design e no desenvolvimento de produtos nos próximos cinco anos.
Workflows Aprimorados para Design e Engenharia
Quando se trata de aplicar AI ao desenvolvimento de produtos, o design generativo é um caso de uso comum, pois as formas orgânicas geradas por ferramentas de engenharia e design assistido por computador com esse recurso são impressionantes em comparação com os designs convencionais.
O uso de AI e machine learning em engenharia assistida por computador (CAE – Computer-Aided Engineering) está aumentando, permitindo que engenheiros e analistas:
- Obtenham insights quase em tempo real para a exploração de design, semelhante à forma como o ANSYS Discovery, com seu solucionador acelerado por GPU e baseado em NVDIA CUDA, reduziu o tempo de simulação de dias para minutos.
- Gerenciem melhor tarefas demoradas de simulação, como preparação de geometria, malha, gerenciamento de dados de resultado e identificação de tendências e anomalias na grande quantidade de dados de pós-processamento.
- Usem dados de simulações anteriores para treinar modelos de machine learning para limitar o espaço de design e identificar os principais parâmetros de design.
A Monolith AI, membro do programa NVIDIA Inception projetado para apoiar o ecossistema global de startups, ajudou as empresas de manufatura a otimizar os processos de pesquisa e desenvolvimento, reduzindo o número de simulações, testes e protótipos. Isso permite que as empresas ofereçam produtos mais rápidos e melhores aplicando machine learning a dados gerados durante o processo de design de engenharia.
Um Novo Framework de AI para a Física
A necessidade de modelos de AI orientados pela física está crescendo rapidamente, especialmente em setores como energia, ciência climática e ciências biomédicas. Com um framework como o NVIDIA Modulus, fabricantes e engenheiros de design podem criar modelos de AI baseados na física e liberar novos recursos na simulação industrial.
O NVIDIA Modulus é um framework de redes neurais que combina o poder da física e equações diferenciais parciais com AI para criar modelos mais robustos, gerando uma análise superior. O Modulus treina redes neurais para aprender com os dados e usar as leis da física para modelar o comportamento de sistemas complexos. O modelo substituto pode então ser usado em várias aplicações de casos de uso industriais até ciência climática. Depois que um modelo é treinado, o Modulus pode fazer a inferência em tempo quase real ou de maneira interativa.
Com o Modulus, os profissionais de manufatura e desenvolvimento de produtos podem explorar diferentes configurações e cenários de um modelo alterando seus parâmetros, permitindo que eles obtenham insights mais profundos sobre o sistema ou o produto.
Digital Twins que Vão Além das Simulações
A tecnologia de digital twins também está sendo cada vez mais adotada na manufatura e no desenvolvimento de produtos. Usando o NVIDIA Omniverse Enterprise, uma plataforma de simulação e colaboração de mundo virtual para workflows 3D, designers e engenheiros podem desenvolver e operar digital twins fisicamente precisos que apoiam uma ampla variedade de casos de uso habilitados por AI.
Com a AI e os digital twins, as empresas podem prever e otimizar melhor o desempenho operacional, resultando em tempos de produção mais rápidos, eficiência aprimorada e melhores produtos ou processos.
Explore mais da AI no GTC
Ouça os parceiros e clientes da NVIDIA para saber como eles usam a AI nos workflows de manufatura. As sessões do GTC em destaque incluem:
- Usando AI em Simulação de Engenharia [S41563]
- Nova Era de Digital Twins com Omniverse [SE2644]
- Comece a Usar AI para Simulações de Engenharia com o NVIDIA Modulus na Plataforma de Redimensionamento [S42087]
- Sessão de Grupo: Construindo Digital Twins Industriais no Omniverse [SE2311]
- Rumo a um Digital Twin de Manufatura Sincronizada: NVIDIA Omniverse Tem os Componentes Básicos [S41632]
- Uma Visão do Metaverso: Como Criaremos Mundos Virtuais Conectados [S42114]
Confira outras sessões de manufatura e desenvolvimento de produtos no GTC. Assista à apresentação do fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, que aconteceu no dia 22 de março, para ouvir as mais atuais notícias sobre as tecnologias NVIDIA.