KI in der Simulation

Schneller zu besseren Entwicklungsentscheidungen kommen

Künstliche Intelligenz erweitert klassische Simulationsverfahren um neue Möglichkeiten. KI-Modelle lernen aus vorhandenen Simulationsdaten, erkennen Zusammenhänge und können die physikalische Performance neuer Entwürfe innerhalb kurzer Zeit vorhersagen. Darüber hinaus unterstützen intelligente Assistenten Ingenieure bei der Anwendung von Simulationssoftware und beim Zugriff auf technisches Wissen. So lassen sich größere Designräume untersuchen, Iterationen beschleunigen und Simulation früher und breiter in der Produktentwicklung einsetzen.

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Welche Mehrwerte bietet KI in der Simulation?

Simulationen beschleunigen

Trainierte KI-Modelle können die Performance neuer Designvarianten wesentlich schneller prognostizieren als eine vollständige physikalische Berechnung.

Mehr Varianten untersuchen

Wenn Ergebnisse innerhalb kurzer Zeit verfügbar sind, können Ingenieure einen deutlich größeren Designraum untersuchen.

Simulationsdaten besser nutzen

Bereits durchgeführte Simulationen enthalten wertvolles Engineering-Wissen. KI kann aus diesen Daten lernen und sie für die Bewertung neuer Geometrien und Designs nutzbar machen.

Entwicklungsprozesse effizienter gestalten

Schnellere Prognosen und kürzere Iterationsschleifen reduzieren Wartezeiten zwischen Konstruktion, Simulation und Optimierung.

Simulation leichter zugänglich machen

KI-Assistenten unterstützen Anwender bei Fragen zu Software, Physik und Simulationsaufbau und erleichtern damit insbesondere weniger erfahrenen Nutzern den Einstieg.

Wenn Simulation die KI trainiert – und KI die Simulation beschleunigt

Physikbasierte Simulation und Künstliche Intelligenz ersetzen einander nicht – sie ergänzen sich. Hochwertige Simulationen erzeugen synthetische Daten darüber, wie sich Produkte unter unterschiedlichen Bedingungen verhalten. Diese Ergebnisse können wiederum als Trainingsgrundlage für Machine-Learning-Modelle dienen.

Ein einmal trainiertes KI-Modell kann anschließend für neue, ähnliche Designs sehr schnell Leistungsprognosen liefern. Statt jede Variante unmittelbar mit einer vollständigen High-Fidelity-Simulation zu berechnen, können zunächst viele Konzepte mit KI bewertet werden. Besonders interessante oder kritische Varianten lassen sich anschließend mit den bewährten physikbasierten Solvern detailliert validieren.

Dadurch verändert sich auch der Simulationsworkflow: KI erweitert Simulation, statt sie zu ersetzen. Ingenieure können größere Lösungsräume untersuchen und ihre Rechenressourcen gezielter dort einsetzen, wo eine detaillierte physikalische Analyse tatsächlich erforderlich ist.

Mit diesen KI-Funktionen unterstützt Ansys Ihre Simulation

AnsysGPT

Technisches Wissen auf Abruf

AnsysGPT ist ein KI-gestützter virtueller Assistent für Fragen rund um Ansys-Produkte, Simulation, Physik und Engineering. Anwender können ihre Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten Antworten auf Grundlage der Ansys-Wissensbasis sowie Verweise auf weiterführende Originalquellen, Schulungen und technische Inhalte.

Damit reduziert sich der Aufwand für die Suche in Dokumentationen, Trainingsmaterialien, Foren und Wissensartikeln. AnsysGPT dient dabei als zusätzliche Unterstützung und ersetzt nicht die fachliche Prüfung oder den persönlichen technischen Support.

Ansys Engineering Copilot

Unterstützung direkt im Simulationsworkflow

Der Ansys Engineering Copilot bringt KI-gestützte Unterstützung direkt in die Ansys-Arbeitsumgebung. Anwender können während ihrer Simulation auf Wissen, Lerninhalte, Community-Ressourcen und Support zugreifen, ohne den aktuellen Arbeitskontext verlassen zu müssen.

Über eine natürlichsprachliche Oberfläche unterstützt der Copilot beispielsweise bei Fragen zu Funktionen und Simulationsmethoden und bietet direkten Zugang zum AnsysGPT-Assistenten. Dadurch können insbesondere Suchzeiten reduziert, der Einstieg für neue Anwender erleichtert und bestehendes Simulationswissen schneller verfügbar gemacht werden.

Ansys GeomAI

Neue Geometrien aus vorhandenen Designs entwickeln

Ansys GeomAI nutzt bestehende Geometrien als Trainingsgrundlage und erzeugt daraus ein KI-Modell des zugrunde liegenden Designraums. Ingenieure können darauf aufbauend neue geometrische Konzepte untersuchen, ohne zunächst eine komplexe klassische Parametrisierung des CAD-Modells erstellen zu müssen.

Dabei können auch Form- und Topologievarianten untersucht werden, die mit traditionellen parametrischen Methoden nur aufwendig abzubilden wären. In Kombination mit SimAI, klassischen Ansys-Solvern oder Optimierungsverfahren lassen sich neu erzeugte Geometrien anschließend anhand technischer Leistungsziele bewerten und optimieren.

Ansys SimAI Pro

Simulationsergebnisse mit KI vorhersagen

Ansys SimAI Pro ermöglicht einen lokalen Einstieg in KI-basierte Performance-Prognosen. Unternehmen können vorhandene Simulationsdaten für einzelne Komponenten nutzen, um Machine-Learning-Modelle auf einer Workstation zu trainieren und anschließend die physikalische Performance neuer Designvarianten schnell vorherzusagen.

Der Ansatz eignet sich beispielsweise, um KI zunächst mit einem überschaubaren Datensatz und einem klar definierten Anwendungsfall zu testen. SimAI Pro arbeitet lokal und kann mit oder ohne GPU eingesetzt werden, wobei Ansys eine GPU empfiehlt. Für umfangreichere 3D-Prognosen und größere Datenmengen kann der Workflow später auf SimAI Premium skaliert werden.

Ansys TwinAI

Simulation und reale Betriebsdaten verbinden

Ansys TwinAI verbindet physikbasierte Simulationsmodelle mit Daten aus dem realen Betrieb. Mithilfe von KI- und Machine-Learning-Methoden entstehen hybride digitale Zwillinge, die sich für Anwendungen wie Zustandsüberwachung, Predictive Maintenance und Performance-Optimierung einsetzen lassen.

Reduced Order Models ermöglichen dabei kompakte und schnell ausführbare Abbilder komplexer Simulationen. Hybrid Analytics ergänzt diese physikalischen Modelle mit realen Daten und kann Abweichungen zwischen Modell und tatsächlichem Verhalten berücksichtigen. So lässt sich Simulationswissen über die Entwicklungsphase hinaus auch während des Betriebs eines Produktes nutzen.

Häufige Fragen zu KI in der Simulation

Was bedeutet KI in der Simulation?

KI in der Simulation bezeichnet den Einsatz von Machine Learning, generativer KI und anderen KI-Verfahren zur Unterstützung von Simulationsprozessen. Dazu gehören beispielsweise die schnelle Vorhersage physikalischer Eigenschaften, die automatisierte Untersuchung von Designvarianten oder KI-Assistenten für Simulationsanwender.

Wie kann KI Simulationen beschleunigen?

KI-Modelle können anhand vorhandener Simulationsdaten lernen, wie sich Designs unter bestimmten Bedingungen verhalten. Nach dem Training können sie für ähnliche neue Geometrien sehr schnell Performance-Prognosen liefern, ohne jedes Mal unmittelbar eine vollständige High-Fidelity-Simulation durchführen zu müssen.

Ersetzt KI klassische Simulationssoftware?

Nein. KI und physikbasierte Simulation ergänzen sich. KI eignet sich besonders für schnelle Prognosen und die Untersuchung vieler Varianten. Detaillierte Simulationen können anschließend genutzt werden, um ausgewählte Designs mit der erforderlichen physikalischen Genauigkeit zu validieren.

Welche Daten benötigt KI für die Simulation?

Das hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Für KI-basierte Performance-Prognosen werden typischerweise vorhandene Simulationsergebnisse sowie die zugehörigen Geometrieinformationen verwendet. Ansys SimAI kann dabei sowohl mit Ansys- als auch mit Daten anderer Anbieter trainiert werden.

Was ist Ansys SimAI?

Ansys SimAI ist eine KI-Plattform für Simulation, mit der Machine-Learning-Modelle anhand von Geometrien und vorhandenen Simulationsergebnissen trainiert werden können. Diese Modelle ermöglichen anschließend schnelle Prognosen für neue Designvarianten. Seit Ansys 2026 R1 wird zwischen SimAI Pro für den lokalen, komponentenbezogenen Einsatz und SimAI Premium für umfangreichere, skalierbare Anwendungen unterschieden.

Was ist der Unterschied zwischen AnsysGPT und Engineering Copilot?

AnsysGPT ist der dialogbasierte KI-Assistent, der Fragen zu Ansys-Produkten, Physik und Engineering anhand der Ansys-Wissensbasis beantwortet. Der Engineering Copilot ist dagegen direkt in verschiedenen Ansys-Anwendungen integriert und bündelt dort Wissen, Lernangebote, Community- und Support-Funktionen; AnsysGPT kann innerhalb dieses Copiloten aufgerufen werden.

Wie unterstützt KI bei der Designoptimierung?

KI kann große Mengen bestehender Simulations- und Geometriedaten analysieren und dadurch mehr Designvarianten in kürzerer Zeit bewertbar machen. Mit Ansys GeomAI können zudem neue geometrische Konzepte aus vorhandenen Referenzdesigns erzeugt und anschließend mithilfe von Simulation oder SimAI nach technischen Zielgrößen bewertet werden.

Können KI und Simulation für digitale Zwillinge eingesetzt werden?

Ja. Ansys TwinAI kombiniert physikbasierte Modelle mit realen Betriebsdaten und KI-Methoden. Dadurch können hybride digitale Zwillinge beispielsweise für Monitoring, Predictive Maintenance und Performance-Optimierung eingesetzt werden.

Braucht man für KI-gestützte Simulation Machine-Learning-Kenntnisse?

Nicht zwingend. Lösungen wie Ansys SimAI sind darauf ausgelegt, dass Ingenieure KI-Modelle ohne tiefgehende Programmier- oder Deep-Learning-Kenntnisse erstellen und verwenden können. Für die fachliche Auswahl geeigneter Trainingsdaten und die Bewertung der Ergebnisse bleibt Engineering-Kompetenz jedoch entscheidend.

Informationssicherheit nach ISO/IEC 27001:2022

Als nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziertes Unternehmen hat INNEO ein Informationssicherheits-Managementsystem etabliert. So schaffen wir klare Strukturen für den Schutz sensibler Informationen in der Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern. Erfahren Sie, was die Zertifizierung für Sie und die Zusammenarbeit mit INNEO bedeutet, und finden Sie Antworten auf häufige Fragen rund um Informationssicherheit, Risikomanagement und Sicherheitsvorfälle.

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