La simulation multiphysique est un outil clé dans le développement de nouveaux procédés et de nouveaux produits. Aujourd'hui, les techniques d'apprentissage automatiques (machine learning) étendent encore davantage la portée et les bénéfices de la simulation, en permettant notamment une réduction drastique des temps de calcul via l'utilisation de modèles de substitution.
Nous verrons dans ce webinar comment ces approches peuvent transformer les usages de la simulation via des prédictions en temps réel, accélérant l'exploration de concepts novateurs et facilitant la création d'outils d'aide au prototypage rapide. Nous verrons également comment ces calculs en temps réels permettent de créer des jumeaux numériques de procédés industriels exploitables au quotidien, tirant pleinement partie de la puissance de la modélisation multiphysique tout en réduisant l'impact environnemental de la simulation. Ce webinar démontrera les avantages concrets de ces technologies à travers des démonstrations pratiques et des études de cas, illustrant comment celles-ci peuvent révolutionner les approches classiques de développement et d'innovation.
Vous êtes invités à poser vos questions tout au long du webinar.
NB : Ce webinar sera enregistré et disponible en archive sur notre site dès le lendemain de l'événement.
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