CAE 工程师：掌握 AI，创造更智能的未来

这篇文章强调了一个关键的协同作用：CAE 工程师需要引导和验证 AI 模型，确保它们与物理现实相符。文章强调了工程师如何利用他们的领域专业知识来克服 AI 的局限性，特别是在物理方面，并推动该领域的创新。最终的检查清单是一个用于实际应用的精彩总结。

• •通过使用 Dropout 等技术使 AI 模型“变弱”，可以增强其鲁棒性。
• •增加数据量和质量，特别是侧重于具有强非线性性的区域，对于提高精度至关重要。
• •将物理定律直接整合到 AI 模型 (PINNs) 中，提供了一种增强可靠性和防止错误结果的强大方法。