來源：智能藍軍

轉自：中國指揮與控制學會

仿真模型是物理對象、系統或過程的虛擬呈現，可預測其在不同場景下的行為和性能。如今，仿真模型被廣泛應用于各行各業，以優化流程、為決策提供信息并創建數字孿生。

幾十年來，仿真模型一直被用于復雜系統和流程的建模。計算能力的進步以及收集和分析大型數據集的能力推動了這些模型的發展。將人工智能（尤其是生成式人工智能）集成到仿真模型中代表了仿真模型發展的下一步，使組織能夠創建更加精確和可靠的模型。

仿真中的生成式人工智能

生成式人工智能徹底改變了我們處理仿真的方式，使工程師和研究人員能夠創建非常準確可靠的模型。

生成式人工智能指的是人工智能的一個分支，它可以創建模仿真實世界數據的新內容，如圖像、視頻或文本。它使用的算法可以從現有數據中學習，并生成在風格和內容上與原始數據相似的新數據。目前，預制的生成式人工智能產品非常流行，如 OpenAI 的 GPT-3 用于文本生成、英偉達的 StyleGAN2 用于圖像生成、OpenAI 的 DALL-E 2 用于根據文字描述創建視頻。

數字孿生概念的先驅之一 Michael Grieves 認為，人工智能將有助于優化仿真并提高其準確性，使組織能夠根據結果做出更好的決策。

在工程設計、建模和仿真方面，生成式人工智能可用于改進數據輸入、生成場景、優化流程和生成合成數據。通過分析和改進仿真中使用的數據輸入，生成式人工智能可以提高仿真的準確性和整體質量。生成式人工智能還能在仿真中生成新的情景和變化，使組織能夠測試不同的情景、識別潛在的問題，并根據仿真結果做出明智的決策。此外，生成式人工智能還能從仿真結果中學習，自動調整和改進仿真流程，從而優化仿真流程。最后，生成式人工智能可以生成與真實世界數據非常相似的合成數據，這些數據可用來增強仿真中的現有數據集。

"Grieves 補充說："人工智能和機器學習的使用將成為大多數行業開發和實施數字孿生技術的關鍵組成部分。

汽車行業的突破

通過將生成式人工智能融入仿真，專家們可以建立更準確、更復雜的模型，從而幫助決策和優化過程。生成式人工智能在各行各業的實際應用表明，它在提高仿真的準確性和可靠性方面有著巨大的潛力。

例如，生成式人工智能已被用于汽車行業，以優化汽車零部件的設計，在保持強度的同時減輕重量。通過在制造業中使用生成式設計和仿真，奧迪公司在 2023 年將其裝配線的周期時間縮短了 30%。奧迪公司進行的仿真涉及汽車制造的裝配線流程。通過在仿真中使用生成式人工智能，人工智能算法能夠從仿真結果中學習，并自動調整和改進制造流程。這種迭代優化過程提高了效率，降低了成本，并在實際應用中取得了更好的性能。

強化學習在這一應用中的使用展示了生成式人工智能在增強仿真和優化制造業流程方面的潛力。

另一家德國汽車制造商寶馬公司將生成式人工智能與增材制造相結合，創造了一項新的創新。寶馬公司利用生成對抗網絡（GANs）創建了新版 3D 打印水泵皮帶輪，使重量減輕了 48%，效率提高了 25%。這展示了生成式人工智能通過生成優化的部件設計來改進制造工藝的潛力。

超越四輪車

生成式人工智能已被用于醫療行業，模擬疾病的傳播并測試潛在的治療方法。賓夕法尼亞大學使用生成式人工智能模擬 COVID-19 的傳播，并測試不同干預措施的效果。通過模擬 COVID-19 的傳播并測試不同干預措施的效果，研究人員深入了解了各種措施（如社會疏遠或疫苗接種）的潛在影響，而無需進行真實世界的實驗。這有助于為應對大流行病的決策和政策制定提供依據。此外，生成式人工智能模擬還被用于預測疾病的傳播和評估新療法的潛在效果，使研究人員能夠確定有希望進一步測試和開發的候選方案。

在金融業，生成式人工智能已被用于模擬市場趨勢和預測股票價格。高盛（Goldman Sachs）、摩根大通（JP Morgan Chase）和黑石（Black Rock）等金融機構利用生成式人工智能模擬了許多市場情景，并測試了不同投資策略的性能。通過使用生成式人工智能，他們能夠創建更準確、更復雜的模型，從而改進決策過程，優化投資策略。

未來令人興奮

隨著數字孿生概念在許多行業的應用和 Metaverse 的出現，仿真與生成式人工智能相結合的可能性幾乎是無限的。利用生成式人工智能，組織可以建立更準確、更可靠的模型，優化流程，并做出明智的決策。這項技術已經在從汽車、醫療到金融等各個行業掀起了波瀾，其創新和進步的潛力是巨大的。通過利用生成式人工智能的力量，我們可以開啟新的場景，探索更廣泛的可能性，將不可能變為現實。未來令人興奮，可能性無窮無盡。