Altair romAI

Altair romAI, simülasyon, test veya gerçek dünya verilerini kullanarak statik ve dinamik sistemleri birbirine yaklaştırabilen bir uygulamadır. En önemli avantajı, bir tür yeni kontrol şemasına veya girdi parametresi değişikliğine yanıt olarak sistem çıktı tahminlerini veya öngörülerini hızlandırmak için kullanılabilmesidir. Ve bu daha sonra simülasyon yoluyla sistemin tasarımını iyileştirmek veya çıktıları tahmin etmek ve elde etmek için asıl operasyon sırasında kullanılabilir.

romAI matematiksel bir yaklaşım olduğu için çeşitli problemlere, uygulamalara ve fiziğe yaygın olarak uygulanabilir. Eğitim verileri, gerçek dünya kaynaklarından veya gerçeğe iyi yaklaşan simülasyonlardan elde edilebilir. Üretilen modeller verimli ve gerçek zamanla uyumludur. Çok hızlı çalışırlar ve kontrol stratejilerinin tepkisini ve performansını veya değişen girdilere cevabı değiştirmek için gerçek dünya sistemlerinin yerine kullanılabilirler.

romAI aracı “Sinir Ağları”na dayanmaktadır, bu nedenle özünde dahili olarak girdiler ve çıktılar arasında bir eşleme oluşturur. Bu eşlemenin kalitesi, Sinir Ağını “eğitmek” için mevcut olan verinin kalitesi ve miktarı, ağın kendisinin parametrelerinin (hiperparametreler olarak adlandırılır) dikkatli seçimi ve ağın eğitilmesi için mevcut olan süre gibi faktörlere bağlı olacaktır.

romAI iş akışı oldukça basittir. İlk olarak girdiler, çıktılar ve sistem durumlarından oluşan veriler uygulamaya .csv dosyası şeklinde sunulur. Daha sonra bu verilere ve seçilen hiperparametrelere dayalı olarak bir sinir ağı eğitilir.
Bu eğitilmiş ağ daha sonra Altair Activate’de orijinal tesis/sistemin sahip olacağı aynı giriş ve çıkışlara sahip bir romAI bloğu olarak kullanılabilir. Bu daha sonra daha fazla simülasyon ve test için de kullanılabilir.

Genel Yaklaşım

Altair Activate ve Altair Compose yazılımlarına romAI ve romAIdirector kurulu olmalıdır. Şeritte yer alan Director romAI simgesine tıklayınız.

Açılan aracın diyalog kutusunda, aşağıda (solda) gösterildiği gibi, Builder sekmesinde uygun eğitim veri dosyasının yanı sıra eğitilecek romAI sinir ağı modeli için hiperparametreler seçilebilir. Eğitimden sonra, Viewer sekmesinde, ortaya çıkan ağ performansı ve doğruluğu v/s için yeni girdiler ve beklenen çıktılardan oluşan bir .csv dosyası açısından değerlendirilebilir. Ve son olarak Time Sim sekmesinde romAI’nin çıktısını aynı sistem veya tesis için bir veri setinin çıktısıyla karşılaştırmak mümkündür.

Hazırlanan örneklere erişmek için lütfen bizimle iletişime geçiniz.