在工程仿真和优化设计领域，随着模型复杂度的提高和多工况分析需求的增加，传统求解器正面临前所未有的性能瓶颈。为解决这一难题，AI技术正在以创新方式赋能智能求解器，其中深度学习加速（AutoML 与自适应学习）成为关键技术突破点。通过自动化机器学习（AutoML）优化模型选择和参数调优，以及自适应学习实现动态资源分配，AI驱动的智能求解器正在显著提升复杂仿真的效率和精度，为CAE行业开辟全新路径。接下来跟着索为AI创新中心来就了解AutoML 与自适应学习吧！1、自动神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）NAS 通过自动化搜索找到最优的神经网络结构，减少了人工设计网络的时间和精力。在 CAE 中，NAS 可以用来自动化选择适合复杂物理场模拟的最佳网络架构，如流体模拟和应力分析的深度学习模型。它适合在多物理场中找到最优的深度神经网络架构，从而提高仿真速度和精度。2、自适应学习率调节（Adaptive Learning Rate Scheduling）自适应学习率调节可以在训练过程中自动调整学习率，以确保模型高效收敛。在 CAE 的多尺度仿真任务中，自适应学习率调节可以提高收敛速度，适合求解涉及非线性和复杂边界条件的仿真任务。例如，在多物理场耦合求解中，它可以帮助模型快速学习不同物理场的特性，提升训练效率。3、超参数优化（Hyperparameter Optimization, HPO）HPO 通过自动化的方法调整超参数，例如学习率、层数和正则化参数。在 CAE 仿真中，HPO 可以帮助优化深度学习模型的超参数，从而提高求解器的性能。它适用于多尺度模型中的超参数调节，通过自动化优化超参数实现模型的快速调优，以提升复杂物理场的模拟效果。元学习是一种学习如何学习的策略，利用已有知识快速适应新任务，减少训练数据需求。在 CAE 中，元学习可以用于跨不同仿真任务的知识迁移，例如从一个物理场（如热传导）迁移到另一个物理场（如流体力学），加速在新条件下的仿真求解。元学习在多物理场耦合和跨场景的模型调优中表现出色。5、自适应采样（Adaptive Sampling）自适应采样根据仿真数据的特征自动选择采样点，减少不必要的计算量。在 CAE 中，自适应采样可以显著减少计算资源，特别适用于非均匀物理场的模拟，如复杂流体流动或材料内部应力分布。通过在重要区域增加采样密度，自适应采样可以在保证精度的同时减少计算量。6、自动特征工程（Automated Feature Engineering）自动特征工程通过挖掘数据的特征，自动生成适合模型训练的特征。在 CAE 仿真中，自动特征工程可以帮助提取数据的物理特性和几何特征，特别是在多尺度仿真中，有助于建模关键特征以提升预测精度。例如，在应力分布和温度场分析中，自动提取不同层级的特征可以提高模型的准确性。7、自适应权重剪枝（Adaptive Weight Pruning）自适应权重剪枝通过移除不重要的权重，减少模型计算量和参数数量。在 CAE 中，自适应剪枝可以加速大型仿真模型的计算速度，适合在有限资源下优化模型的计算性能。通过减小模型规模，可以在多尺度仿真或复杂几何结构的仿真任务中节省计算资源，提升求解器性能。8、自监督学习（Self-Supervised Learning）自监督学习通过数据内部结构生成标签，无需大量人工标注。在 CAE 中，自监督学习可以利用无标签数据进行预训练，适合用于数据稀缺的场景，例如在三维点云数据或应力分布数据不足的情况下进行仿真分析。自监督学习在多尺度耦合求解中可快速理解不同物理场间的关系，帮助提高模型的泛化能力。9、联邦学习（Federated Learning）联邦学习通过分布式学习在多设备或多节点上训练模型，数据隐私得以保护。在 CAE 应用中，联邦学习适用于跨平台的数据处理和仿真任务。例如，在分布式仿真中，各节点可以通过联邦学习来共享模型知识，从而快速优化求解器性能，适合数据保密要求高的任务。模型集成通过组合多个模型的预测结果，提升整体预测性能和稳定性。在 CAE 中，模型集成可以用于提高物理场模拟的准确性，尤其是在多尺度、多物理场耦合的仿真中。通过集成多个模型的预测结果，可以更好地捕捉复杂的物理场特性，提高仿真精度和稳定性。
随着人工智能与深度学习技术的迅猛发展，智能求解器已成为CAE领域不可或缺的技术工具。通过AutoML与自适应学习等技术的加持，仿真求解效率和精度得以全面提升，助力工程师们在复杂设计和多物理场优化中从容应对未来挑战。这不仅是技术的革新，更是工程实践迈向智能化的重要一步。
