DESARROLLO DE IA A MEDIDA · AEROESPACIAL
SOLUCIONES DE IA PARA EL SECTOR AEROESPACIAL
Ciclos de diseño más rápidos e inspecciones más fiables, de la mano de un equipo con investigaciones aeroespaciales publicadas.
Desarrollamos IA a medida para equipos de ingeniería aeroespacial: modelos sustitutos y algoritmos genéticos que exploran muchas más variantes de diseño que las simulaciones por sí solas para estructuras compuestas, alas y misiles de alta velocidad, además de procesamiento de imágenes que automatiza los ensayos no destructivos. El objetivo es lograr un mejor rendimiento, reducir los costos y acelerar el desarrollo, sin comprometer la seguridad.
Revisado por pares: Journal of Propulsion and Power · AIAA
Patentes concedidas: GB2536006B · US9657714B2
Redes neuronales propietarias y algoritmos genéticos
EL PROBLEMA
DÓNDE LOS PROGRAMAS AEROESPACIALES PIERDEN TIEMPO Y DINERO
El diseño aeroespacial consiste en explorar un enorme espacio de opciones bajo estrictas restricciones de carga, peso y seguridad. Estos son los obstáculos que nos piden resolver.
CUELLOS DE BOTELLA DE LA SIMULACIÓN
Las simulaciones de alta fidelidad son lentas y costosas, por lo que solo se evalúan unas pocas variantes de diseño.
DEMASIADAS DESVENTAJAS
La resistencia, el peso, la resistencia aerodinámica y el costo tiran en direcciones distintas. Ajustar docenas de parámetros a mano deja rendimiento sobre la mesa.
INSPECCIÓN MANUAL
Revisar imágenes de ensayos no destructivos a simple vista es lento y dificulta mantener la coherencia entre inspectores y turnos.
HERRAMIENTAS DE IA GENERATIVA
Las plataformas de IA listas para usar están diseñadas para todo tipo de casos de uso, lo que las hace rígidas, pesadas y lentas para problemas de ingeniería especializados.
LO QUE CONSTRUIMOS
IA DISEÑADA PARA LA INGENIERÍA AEROESPACIAL
Cada solución está diseñada en función de tus datos, tus herramientas de simulación y tus limitaciones de diseño.
OPTIMIZACIÓN DE ESTRUCTURAS COMPUESTAS
Optimice las estructuras compuestas para mejorar su resistencia y durabilidad y reducir su peso. Analizamos las propiedades de los materiales, simulamos su rendimiento en distintas condiciones y entregamos diseños que cumplen con sus requisitos de carga y ambientales, para lograr un mejor rendimiento y una fabricación más rentable.
OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO DE ALAS 2D Y 3D
Aprendizaje automático combinado con simulación computacional para mejorar el rendimiento aerodinámico, reducir la resistencia y aumentar la eficiencia estructural, proporcionando configuraciones de alas precisas y respaldadas por datos, y ciclos de diseño más rápidos.
OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO DE MISILES DE ALTA VELOCIDAD
Optimización automatizada de la eficiencia aerodinámica, la integridad estructural y la propulsión, incluida la optimización de múltiples parámetros para todo el objetivo de vuelo, con el fin de acelerar el desarrollo de sistemas críticos para la misión.
PROCESAMIENTO AUTOMATIZADO DE IMÁGENES END DE ENSAYOS NO DESTRUCTIVOS
IA que analiza imágenes de inspección y detecta defectos como grietas, huecos e inconsistencias en los materiales en tiempo real, para realizar evaluaciones más rápidas y uniformes con menos esfuerzo manual.
TRABAJO ENTREGADO
- Optimización automatizada del diseño de misiles de alta velocidad
- Optimización automatizada de múltiples parámetros para el objetivo de vuelo completo
- Desarrollo automatizado de perfiles alares para conceptos avanzados de aeronaves
Entregado para una empresa aeroespacial. Detalles y pruebas disponibles a solicitud bajo un acuerdo de confidencialidad.
¿Tienes en mente algún problema de diseño o inspección? Cuéntanoslo.
NUESTRO MOTOR
TECNOLOGÍA PROPIETARIA, APLICADA AL VUELO
No revendemos una plataforma de uso general. Tres tecnologías propias se encargan del trabajo pesado, cada una adaptada a una tarea aeroespacial.
REDES NEURONALES
Redes pequeñas y ágiles para clasificación, desarrollo de modelos sustitutos, pronóstico y reconocimiento de patrones.
En el sector aeroespacial: modelos sustitutos rápidos que reemplazan simulaciones costosas durante la optimización.
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
Redes convolucionales más grandes para la clasificación de imágenes, la segmentación de imágenes y la eliminación de fondos.
En el sector aeroespacial: detección y segmentación de defectos en imágenes de inspección mediante ensayos no destructivos.
ALGORITMOS GENÉTICOS
Optimización evolutiva híbrida mediante múltiples técnicas de cruce, mutación y evolución.
En el sector aeroespacial: optimización global del diseño con múltiples parámetros y objetivos.
El mismo equipo y motor están detrás del software de producción de Prime AI, incluido el API de ID Persistente del Dispositivo y el Buscador de Tallas de Ropa que utilizan los minoristas hoy en día. Trabajas con ingenieros que implementan IA en producción, no con quienes solo hacen presentaciones.
INVESTIGACIÓN Y PATENTES
PUBLICADO, REVISADO POR PARES Y PATENTADO
Nuestro trabajo de optimización aeroespacial se remonta a finales de la década de 1990: diseño óptimo automatizado de tomas de aire para misiles de alta velocidad, publicado en el Journal of Propulsion and Power y por el Instituto Americano de Aeronáutica y Astronáutica (AIAA). El equipo también posee patentes concedidas en el Reino Unido y Estados Unidos sobre tecnología de turbinas eólicas y perfiles aerodinámicos.
PUBLICACIONES
Michael Blaize, Doyle Knight, Khaled Rasheed (1998). Diseño óptimo automatizado de entradas bidimensionales para misiles supersónicos. Journal of Propulsion and Power.
Michael Blaize, Doyle Knight, Khaled Rasheed (1998). Diseño óptimo automatizado de entradas de aire bidimensionales para misiles de alta velocidad. Instituto Estadounidense de Aeronáutica y Astronáutica (AIAA).
Christophe Bourdeau, Michael Blaize, Doyle Knight (1999). Análisis del rendimiento para el diseño óptimo automatizado de tomas de aire de misiles de alta velocidad. Instituto Americano de Aeronáutica y Astronáutica (AIAA).
PATENTES
US9657714B2
Rotor de turbina eólica de eje vertical y perfil aerodinámico. Patente de EE. UU., concedida en 2017.
GB2536006B
Conjunto de freno de corrientes de Foucault, especialmente para una turbina eólica de eje vertical. Patente del Reino Unido, concedida en 2020.
EL EQUIPO
Michael, del equipo de Prime AI, coescribió los artículos sobre optimización automatizada del diseño de entradas de aire para misiles que se enumeran aquí y patentó una innovación de turbina eólica de eje vertical aerodinámica en 2015.
CÓMO TRABAJAMOS
DE LA PRIMERA LLAMADA A PRODUCCIÓN
01
CONSULTA GRATUITA
Explica tu desafío o simplemente explora cómo la IA podría agilizar y mejorar las prácticas actuales de tu negocio. Sin compromiso.
02
DESCUBRIMIENTO Y DEFINICIÓN DEL ALCANCE
Revisamos tus datos, sistemas y criterios de éxito, y luego proponemos un enfoque, un cronograma y un rango de presupuesto.
03
PRUEBA DE CONCEPTO
Un prototipo centrado en tus propios datos, para que puedas evaluar la precisión y el valor antes de ampliarlo.
04
PRODUCCIÓN Y MLOps
Implementación en la nube, en las instalaciones o en el edge, con supervisión, reentrenamiento y asistencia continua.
PREGUNTAS FRECUENTES
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE IA AEROESPACIAL
Nos centramos en la optimización del diseño y la inspección: optimización de estructuras compuestas, diseño de alas en 2D y 3D, diseño de misiles de alta velocidad, incluida la optimización multiparamétrica de todo el objetivo de vuelo, desarrollo de perfiles aerodinámicos y procesamiento automatizado de imágenes para ensayos no destructivos.
Entrenamos redes neuronales sustitutas con los resultados de tus simulaciones para que cada diseño pueda evaluarse en una fracción del tiempo, y luego usamos algoritmos genéticos para explorar espacios de diseño grandes y con múltiples objetivos. Los ingenieros pueden explorar muchas más variantes que con la simulación por sí sola y concentrar las costosas ejecuciones en los diseños más prometedores.
Sí. Los modelos se crean a partir de tus datos, ya sean resultados de simulación, resultados de pruebas o imágenes de inspección. Durante la definición del alcance, revisamos qué datos tienes, su calidad y formato, y si hace falta obtener más antes de comprometernos con un enfoque.
Las redes neuronales convolucionales se entrenan con las imágenes de inspección para clasificar y segmentar defectos como grietas, huecos e inconsistencias en los materiales. Marcan en tiempo real las áreas que deben revisarse, lo que reduce el trabajo manual y hace que las evaluaciones sean más consistentes.
Sí. Podemos implementar modelos en las instalaciones, en la nube o en el borde, para que los datos de diseño confidenciales permanezcan en su entorno. El lugar donde se ejecuten sus datos y modelos se acuerda durante la etapa de análisis y definición del alcance, antes de iniciar cualquier desarrollo.
Cada proyecto se define individualmente en función del problema, los datos disponibles y la precisión y la integración requeridas. Normalmente empezamos con una prueba de concepto específica con tus propios datos y, antes de que te comprometas, te presentamos un enfoque, un cronograma y un rango de presupuesto.
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