Siml.ai révolutionne la manière dont les ingénieurs et les chercheurs abordent la simulation physique de leurs projets. En combinant l'apprentissage automatique de pointe avec la simulation physique, Siml.ai offre des simulateurs basés sur l'IA qui répondent en temps réel aux entrées des utilisateurs, permettant ainsi une visualisation interactive. Cette plateforme web-based élimine le besoin d'installations logicielles complexes et n'est pas limitée à des plateformes spécifiques, offrant une accessibilité sans précédent.
La scalabilité sans effort est un autre avantage majeur de Siml.ai. La plateforme gère les complexités liées à la configuration d'infrastructures cloud ou de calcul haute performance (HPC) pour vous, permettant ainsi une expansion facile en fonction des besoins de votre projet. Avec Siml.ai, la majorité des technologies dans le monde peuvent être développées en heures plutôt qu'en mois ou années, grâce à une réduction significative du temps de calcul.
Siml.ai se compose de deux parties principales : le Model Engineer et le Simulation Studio. Le Model Engineer permet de former et d'optimiser des simulateurs physiques extrêmement rapides en utilisant des techniques d'apprentissage profond, le tout à travers une application web. Il offre une gestion des ensembles de données, des blocs de construction pour développer rapidement l'architecture du modèle, et un calcul haute performance automatisé avec un simple clic sur des GPU A100.
Le Simulation Studio, quant à lui, permet de tirer parti des modèles de simulateurs IA formés pour résoudre des problèmes d'ingénierie et scientifiques, en construisant des jumeaux numériques interactifs, basés sur la physique et les données. Les simulations super rapides sont calculées en inférant des modèles de réseaux neuronaux formés, atteignant des accélérations de 1 000 à 100 000 fois par rapport aux logiciels de simulation classiques fonctionnant sur des GPU.
Siml.ai croit en la démocratisation des outils de simulation de qualité scientifique en les rendant accessibles à tous pour développer des simulations basées sur la physique et les déployer dans leurs workflows, indépendamment de leurs compétences techniques.
