Simio und neuronale Netzwerke / KI

Im menschlichen Gehirn arbeiten stark vernetze Neuronen (Nervenzellen) miteinander. Die Anzahl an Neuronen ist sehr hoch, das Gehirn eines Menschen ist dadurch extrem leistungsstark. Wie wir wissen, lernt ein menschliches Gehirn ein Leben lang und kann trainiert werden.

Im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 beschäftigt sich Simio intensiv mit neuronalen Netzwerken und künstlicher Intelligenz (KI). Seit neuestem ist in Simio daher die Möglichkeit vorhanden, aus Vorgehensweisen und Daten zu lernen, so das neuronale Netzwerk zu trainieren und daraus die besten Parameter zu bestimmen.
Simulation ist ein Schlüsselfaktor zur künstlichen Intelligenz. Datenerfassung durch digitale Zwillinge und dessen Analyse lassen eine KI lernen.

Simio gibt Unternehmen die Möglichkeit, künstliche Intelligenz in Simulationsmodellen und digitalen Zwillingen zu nutzen. Simio ermöglich es so allen Beteiligten in den Bereichen Fertigung, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Lagerhaltung, Transportwesen, Gesundheitswesen, sowie der Öl- und Gasindustrie, u.v.a. Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Entscheidungsfindung mit KI zu verbessern.

Neuronale Netzwerke spiegeln die Verhaltensmuster des menschlichen Gehirns wieder, indem sie den Prozess nachahmen, den biologische Neuronen während neuronaler Aktivitäten kommunizieren. Neuronale Netze bestehen aus Knotenschichten, darunter eine Eingabeschicht, einzelne oder mehrere verborgene Schichten und eine Ausgabeschicht. Hier stellen Knoten künstliche Neuronen dar und jeder Knoten hat seine zugeordneten Gewichte und Schwellwerte.

Simio ist die erste Simulationssoftware auf dem Markt mit integrierter Unterstützung für neuronale Netzwerke, die nicht nur die Möglichkeit umfasst, neuronale Netze für die Inferenz in der Modelllogik zu verwenden, sondern auch die Erfassung von Trainingsdaten des neuronalen Netzmodells. Die Simio-Implementierungen von neuronalen Netzwerken sind feedforward. Es werden also konkrete Veränderungsmöglichkeiten für die Zukunft aufgezeigt.

Sie können Ihre neuronalen Netze darauf trainieren, nichtlineare Muster zu lernen, damit Sie bei neuen Daten gute Vorhersagen treffen können. Mit der integrierten Trainingsfunktion von Simio können Sie die gesamten Daten generieren, welche für die Verwendung von neuronalen Netzwerkmodellen und deren Verwendung in Simio Digital Twins erforderlich sind.