Combiner IA et Simulation pour améliorer la performance
IA et simulation: la réduction de modèles
Présentation
La simulation est devenue une étape incontournable du développement de systèmes dans presque toutes les industries. L’émergence des jumeaux numériques ne fait que renforcer cette tendance.
Comment combiner la puissance de la simulation avec les dernières avancées des modèles d’intelligence artificielle ?
Dans cette session, nous approfondirons la thématique de l'IA pour la réduction de modèles (ROM). Cette technique offre un moyen de rationaliser et de simplifier des modèles complexes, permettant ainsi des simulations efficaces sans compromettre la précision. Un cas d’étude présenté par Airbus illustrera l’application pratique des ROM.
Points forts
- Techniques de réduction de modèle basées sur le Machine Learning, le Deep Learning, et l’identification de systèmes
- Intégration des modèles réduits dans Simulink pour les simulations à l’échelle globale du système
- Génération automatique de code C optimisé tests HIL
À propos du/des présentateur(s)
Giovanni Donati est consultant chez MathWorks depuis 2018. Ses domaines d’expertise sont : l’identification de système, le traitement numérique des signaux et l’IA (Machine Learning/Deep Learning).
Matthieu Crespo est expert (MB)SE pour les systèmes avion chez Airbus Operations.
Moubarak Gado est un ingénieur d’application chez MathWorks depuis 2019 spécialisé sur l’IA et le déploiement d’algorithmes.
Focus produit
Cet événement est tiré d'une série de sujets connexes. Consultez la liste complète des événements de cette série.