Microsoft voorziet een Surface PC ontworpen door AI

Microsoft heeft opgeschept dat zijn eigen Azure HPC-service de lengte van het ontwerpproces van zijn Surface-laptop heeft kunnen verkorten – met name voor een scharnier, dat werd teruggebracht tot één iteratie, en hoopt AI te gebruiken om het in de toekomst nog beter te doen.

Think hoofdingenieur Prasad RaghavendraSinds 2015 is Abaqus FEA-software geïmplementeerd in Azure HPC. In 2016 had Redmond structurele simulaties op productniveau voor Surface Pro 4 en de originele Surface-laptop volledig gemigreerd naar Azure HPC vanaf on-premises servers.

Voor degenen die niet thuis zijn in de mechanische ontwerpwereld: het werkt als volgt: computer-aided design (CAD)-modellen – of digitale tekeningen van een laptop compleet met al zijn componenten – worden vertaald in eindige-elementenanalyse (FEA)-modellen. De FEA-modellen kunnen vervolgens zaken simuleren als de effecten van temperatuur, of de krachten die worden ervaren wanneer een machine valt. Dat geeft informatie over eventuele aanpassingen of ontwerpkeuzes die moeten worden gemaakt voordat een fysiek prototype wordt vervaardigd en aan praktijktests wordt onderworpen.

“Binnen een paar dagen worden honderden simulaties uitgevoerd om verschillende ontwerpideeën en oplossingen te evalueren om het apparaat robuust te maken”, legt Raghavendra uit.

In het geval van het eerder genoemde scharnier kon het technische team dankzij een afbeelding die de beweging weergeeft wanneer een laptop valt en op een hoek terechtkomt (zoals laptops de neiging hebben om te vallen) de impact en stressniveaus ervaren door de interne onderdelen ervan visualiseren.

Die dynamische valsimulatie werd uitgevoerd op honderden kernen van een Azure HPC-cluster met behulp van Abaqus Explicit solver – de simulatietool die wordt gebruikt voor korte voorbijgaande en dynamische gebeurtenissen zoals het laten vallen van zware elektronica of auto-ongelukken. In dit geval zijn de oplossers specifiek geoptimaliseerd voor Azure HPC-clusters, waardoor de simulatie kan worden opgeschaald naar duizenden kernen.

“Hierdoor konden we het hoofdprobleem isoleren en de juiste ontwerpverbeteringen doorvoeren”, legde Ragavendra in een bericht van 15 april uit. Omdat er slechts één ontwerpiteratie nodig was, merkte hij op dat de kosten voor tooling, prototyping en testen werden bespaard, evenals tijd – wat veel kan betekenen. Ingenieurs zijn duur.

Over tijd gesproken: vroeger duurden de simulaties zelf dagen, maar op Azure HPC-servers – die zich zowel in het westen van Noord-Amerika als in Zuidoost-Azië bevinden – merkte de hoofdingenieur op dat het nu uren duurt. Volgens de blog werden “grote modellen met miljoenen vrijheidsgraden routine en gemakkelijk op te lossen” met de overstap naar HPC-bronnen.

Microsoft is van plan voort te bouwen op de ervaring die het heeft opgedaan, door meer middelen toe te voegen en een nog grotere schaalbaarheid voor multi-fysische modellering mogelijk te maken.

“Er is een enorme kans om machine learning en AI mogelijk te maken bij het maken van producten”, schreef Raghavendra. ®

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/22/microsoft_surface_ai_design/