Künstliche Intelligenz
Welches Potenzial hat die Kombination von KI und physikalischen Modellen?

Ein Gastbeitrag von Marc Tesch* 2 min Lesedauer

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Kombiniert man Künstliche Intelligenz mit physikalischen Modellen, kann das auch die Entwicklung komplexer Produkte und Prozesse vereinfachen und beschleunigen. Die folgenden fünf Anwendungsfälle demonstrieren das.

Das Zusammenspiel von KI und physikalischen Modellen kann unter anderem auch die Produktionsplanung vereinfachen.(Bild:  gemeinfrei / Pexels)
Das Zusammenspiel von KI und physikalischen Modellen kann unter anderem auch die Produktionsplanung vereinfachen.
(Bild: gemeinfrei / Pexels)

Flugzeugflügel sind ein aerodynamisches Wunderwerk. Sie sollen den notwendigen Auftrieb liefern, für Stabilität und Manövrierfähigkeit sorgen und gleichzeitig so geformt sein, dass sie der Luft möglichst wenig Widerstand bieten, um den Kerosin-Verbrauch zu senken.

Doch für die Berechnung der optimalen Strömungseigenschaften mit physikalischen Simulationen benötigt man Unmengen an Daten. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz beziehungsweise Machine Learning ist es dann möglich, Simulationen zu prognostizieren und damit schneller und effizienter die bestmöglichen Strömungsformen zu finden.

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