es.wedoany.com Noticia: El vicepresidente senior de Ansys APD, Tian Feng, presentó el informe principal titulado "Agentes inteligentes de software industrial y prácticas de simulación" en la octava Conferencia de Aplicación de Tecnología de Simulación, donde expuso sistemáticamente la evolución del software industrial desde la herramienta y la plataforma hacia el agente inteligente, y mostró la plataforma de desarrollo de agentes inteligentes de simulación industrial desarrollada internamente, PERA AgentX.
El software industrial está experimentando una profunda reestructuración, pasando de ser una herramienta auxiliar a un agente inteligente autónomo. El objetivo no es agregar una ventana de diálogo, sino permitir que el software comprenda los objetivos de ingeniería, planifique rutas de ejecución de forma autónoma, invoque núcleos de cálculo, supervise el proceso operativo y corrija anomalías, para finalmente entregar resultados. Los modelos grandes generales son hábiles en el lenguaje y el resumen de experiencias, pero carecen de adherencia a las leyes físicas y normas de ingeniería, lo que puede generar "alucinaciones físicas" donde la lógica es coherente pero los cálculos son incorrectos. El núcleo del desarrollo de agentes inteligentes industriales es lograr la operación autónoma en circuito cerrado del software bajo restricciones de conocimiento, respetando tanto las leyes físicas como poseyendo capacidad de razonamiento lógico.
En su informe, Tian Feng delineó la ruta de evolución del software industrial desde la versión 1.0 (herramienta), pasando por la 2.0 (plataforma), hasta la 3.0 (agente inteligente), y propuso una regla de construcción en tres pasos para escenarios de simulación. Primero, alimentar el cerebro: inyectar en el modelo conocimientos positivos y negativos, como estándares empresariales, constituciones de materiales, historiales de errores y casos fallidos, para reducir las alucinaciones desde la raíz. Segundo, remodelar el cuerpo: transformar el software tradicional de una interfaz GUI a componentes Headless invocables en segundo plano, permitiendo que la IA programe directamente núcleos de geometría, malla y resolución. Tercero, control total del proceso: cubrir desde la limpieza geométrica, la autocuración in situ de mallas distorsionadas, la detención dinámica de crisis numéricas, la extracción de características de datos sin renderizado, hasta la generación automática de informes estandarizados que incluyan conclusiones y sugerencias de mejora. Sobre esta base, Tian Feng construyó un modelo de madurez de agentes inteligentes de software industrial de L1 a L5, y propuso que el modelo de negocio pasará de la licencia de herramientas a RaaS (Resultado como Servicio), donde las empresas ya no pagarán por botones de software, sino por resultados de ingeniería verificados.
Tomando la simulación CAE como escenario práctico central, Tian Feng destacó la plataforma de desarrollo de agentes inteligentes de simulación industrial desarrollada internamente por Ansys APD, PERA AgentX. Esta plataforma posee cinco capacidades de circuito cerrado: comprensión de tareas, razonamiento físico, configuración de decisiones, corrección de ejecución e interpretación de resultados, logrando una operación no tripulada de extremo a extremo desde instrucciones en lenguaje natural hasta informes de simulación automáticos. En casos como el flujo externo de motocicletas, el acoplamiento multifísico de paquetes de baterías y el análisis de seguridad en colisiones de automóviles, el agente inteligente puede completar de forma autónoma el modelado, la resolución, la autocuración de anomalías y la salida de informes. Al final del informe, Tian Feng indicó que Ansys APD ha logrado un salto de la "simulación industrial" a la "IA física".
Ansys APD se centra en la investigación y desarrollo de simulación autónoma CAE, y profundiza en la simulación virtual y la tecnología de gemelos digitales basada en modelos grandes de IA, dedicándose a mejorar el nivel de desarrollo digital de la fabricación de alta gama. La empresa ha lanzado el "Modelo grande industrial Jingzhi iGPT" y la solución "GPToIKE" de ingeniería del conocimiento industrial basada en modelos grandes, acelerando la aplicación de la tecnología de IA en empresas industriales.
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