盡管許多國家在年初受到疫情封鎖限制，但 2021 年仍然成功地帶來了又一年的大規(guī)模技術創(chuàng)新。從綠色氫的加速到為我們帶來兩種最有效的 COVID 疫苗的信使 RNA（信使核糖核酸，是由DNA經由轉錄而來，帶著相應的遺傳訊息，為下一步翻譯成蛋白質提供所需的訊息。） 的突破，再到更先進的語言計算機模型，我們看到了一切。

在創(chuàng)新不斷發(fā)展的同時，Ansys 預測，到 2022 年，仿真和人工智能(AI) 將變得比以往更加強大。利用 AI 中不斷增長的趨勢，例如 AI 工程和生成式 AI，Ansys 將幫助其客戶變得更快、更高效、更具競爭力。以下是我們對 2022 年對模擬影響最大的趨勢的一些看法：

人工智能是每個公司的黃金入場券

今天的模擬受物理定律支配。在 Ansys，我們使用基于物理的仿真使客戶能夠“試運行”數百種不同的產品設計，而無需物理原型。但是，如果用于復雜產品，模擬過程可能需要數千小時。但是使用 AI，您可以將模擬速度提高 100 倍，而這一切都歸結為通過 AI 工程訓練數據。

就模擬而言，人工智能工程涉及為模擬程序提供多個用例，從而產生不同的輸出。然而，模擬所需的訓練數據量過高，導致許多工程師干脆棄之不顧。Ansys 的最新創(chuàng)新是一種基于機器學習的偏微分方程求解器，它允許使用少得多的訓練數據進行這種訓練，同時保持相同水平的準確度。這種更快、更高效的模擬運行方式將為 2022 年的產品開發(fā)鋪平道路。

除了人工智能工程，模擬也將受到生成人工智能的影響。在傳統(tǒng)設計中，工程師會使用計算機輔助設計 (CAD) 工具來設計產品。然后將其移交給分析產品如何工作的分析師。兩者會反復進行，直到設計達到最佳狀態(tài)，就像建筑師和結構工程師如何合作創(chuàng)建一個既美觀又結構合理的建筑。

生成式 AI 將這個過程數字化，但規(guī)模很大。你提出一個想法并命名約束，人工智能會生成 10,000 個可能的設計。借助快速仿真的力量，可以快速生成這些設計，計算機將提供三種最佳設計，從而節(jié)省大量時間和金錢。就像在亞馬遜上搜索產品后收到建議一樣，生成式 AI 將提供最初可能沒有想到的設計建議。隨著公司希望跟上不斷變化的市場需求，由此產生的創(chuàng)造力提升將在 2022 年變得很重要。

手可摘星辰，你將降落在云端

沒有云，高效協作幾乎是不可能的。由于工程師通常分布在全球各地，設計更新通過復雜的電子郵件鏈來回發(fā)送，這不可避免地只會阻礙創(chuàng)造力。將您的設計軟件傳輸到云端使工程師可以同時處理單個設計。設計、仿真和人工智能都可以在云端完成，讓工程師真正實現實時協作，從而實現更準確、更快的設計。

許多 Ansys 客戶對升級到云存儲猶豫不決，其中一些客戶擔心其數據的安全性。使用舊系統(tǒng)可以將您的數據安全交到公司內大約 10 位網絡專家的手中。在云上，您的數據受到來自領先組織的數千名安全專家的保護，這樣可以說更安全。對未知的恐懼不應該阻止你遠離云。無論您的云是公共云、私有云還是混合云，都可以利用 Ansys 工具使員工能夠協同工作。

神奇的成分？數據。

在當今的行業(yè)中，正在醞釀一場完美的活動風暴，這將促進未來一年人工智能的使用。從歷史上看，存儲數據的成本如此之高，只有有限數量的訓練數據被存儲并用于人工智能，這使其成本高昂且有些不準確。多虧了云，您幾乎可以一無所有地存儲大量數據，從而以更少的成本更好地訓練您的 AI。由于模擬等創(chuàng)新，我們現在可以訪問多種類型的數據，并且鑒于開源數據的可訪問性，人工智能和模擬的發(fā)展機會是巨大的。

人工智能將使人類設計師更加強大。技術使我們能夠擴展自己的能力。在使用計算器之前，我們不得不依靠心算和書面方程式。在人工智能出現之前，我們不得不依靠通過反復試驗進行手工設計。使用數據驅動的 AI 工程和生成式 AI 同時在云上進行協作的組織將在 2022 年為新的創(chuàng)新水平鋪平道路。