Eine neue auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technologie und Plattform der Fujitsu Laboratories of Europe ermöglicht Simulationen in Echtzeit: Der Fujitsu AI Solver ersetzt herkömmliche physikbasierte Simulationen durch schnelle, hochgradig genaue KI-Simulationen.
München/Wien, 7. November 2018 –
Eine neue auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technologie und Plattform der Fujitsu Laboratories of Europe ermöglicht Simulationen in Echtzeit: Der Fujitsu AI Solver ersetzt herkömmliche physikbasierte Simulationen durch schnelle, hochgradig genaue KI-Simulationen. Er verringert so die Zeit für aufwendige Kalkulationen erheblich. Bei physikbasierten Simulationen kann ein einzelner Prozess oftmals mehrere Stunden in Anspruch nehmen. Der Fujitsu AI Solver verkürzt diese Zeit auf einige Millisekunden bei gleicher Leistung (weniger als zwei Prozent Diskrepanz im Vergleich zu physikbasierten Simulationen). Dank leistungsstarker ‚ungefährer‘ Kalkulationen für hochkomplexe Szenarien sind Prozesse bis zu 3000 mal schneller möglich als mit konventionellen Lösungen. Der Fujitsu AI Solver hat das Potenzial, Bereiche wie Computer Aided Engineering (CAE), Produktdesign oder Robotik grundlegend zu verändern. Seine Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig. Für CAE etwa spielen Simlationen eine entscheidene Rolle dabei, die Anzahl kostspieliger Protoypen und Produktfehler zu reduzieren, und Entscheidungen beim Design sowie für die Verifizierung und Validierung zu treffen. Produktdesigner können Feedback in Echtzeit erhalten, anstatt mehrere Stunden auf Ergebnisse zu warten. Smarte Devices wie Roboter, die sich autonom an ihre Umgebung anpassen, können damit effizienter agieren und sind wesentlich autonomer.
Die Plattform AI Solver ist das Ergebnis eines gemeinsamen Entwicklungsprogramms der Fujitsu Laboratories Ltd, Fujitsu Advanced Technologies Ltd und der Fujitsu Laboratories of Europe. Sie ist Teil des Portfolios an digitalen Lösungen und Services, die Fujitsu unter dem thematischen Dach der KI-Initiative Zinrai entwickelt. Dazu gehören umfassende Komponententechnologien wie Machine Learning, Deep Learning und Bilderkennung.
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