3月22日，以“为智而昇 思创之源”为主题的昇思人工智能框架峰会2024在北京国家会议中心顺利召开，苏州同元软控信息技术有限公司（简称“同元软控”）受邀参加，并在峰会现场发布了基于MindSpore的MWORKS AI解决方案。总经理刘奇在“科学智能创新论坛”发表题为《系统建模仿真与AI技术的融合研究与实践》的精彩演讲。同元软控“MWORKS + AI的模型降阶及融合仿真工具”在峰会展区亮相，众多行业伙伴前来互动交流。
△ 昇思人工智能框架峰会2024
同元软控总经理刘奇在“科学智能创新论坛”发表题为《系统建模仿真与AI技术的融合研究与实践》的精彩演讲，详细阐述MWORKS通过与人工智能技术的创新融合，助推系统建模仿真工作提质增效。
△ 同元软控总经理刘奇发表演讲
刘奇指出，系统建模仿真技术与人工智能技术的深度融合具有广阔的高价值应用场景：基于模型降阶（Reduced-Order Modeling）实现专业-系统-体系融合、基于系统数字孪生实现智能算法的充分训练与验证、基于机理-数据融合建模持续提升复杂系统模型置信度、基于AIGC的模型生成支撑设计空间的充分探索等。“科学计算与系统建模仿真过程是由模型生成数据，而AI则是由数据训练生成模型的过程，两者相辅相成；AI可辅助提升仿真生命周期各阶段作业效率，仿真可为AI提供更加高效和有效的数据。”同元软控积极拥抱AI，将AI技术纳入以数字化系统模型为中心的系统工程运用中，强化系统建模与仿真技术，支撑全系统数字化建模与仿真、全级次数字化模型交付和全流程数字化模型贯通。
△ MWORKS中系统建模仿真与人工智能深度融合
同时，在峰会展区同元软控展出并讲解了基于MWORKS + AI的模型降阶及融合仿真工具（ROM Builder Toolbox），面向数字孪生工程中的一三维联合仿真、机理数据融合的模型转换生成，阐述其打通了三维场仿真与系统仿真、数据模型仿真与系统机理模型仿真的壁垒，并介绍其包括航空、航天、船舶、核工业、智能制造、智能家电等广泛的应用领域。
△ 同元软控展台行业伙伴交流互动
在新一代科学计算与系统建模仿真平台MWORKS中，同元软控打造了模型降阶及融合仿真工具，并基于MindSpore打造了AI与数据科学系列工具箱。AI与数据科学系列工具箱包括统计工具箱、深度学习工具箱、强化学习工具箱和机器学习工具箱，提供了数据读写和预处理、统计、机器学习和预测模型构建以及应用模型的工具，无需冗长复杂的代码便可以将统计、机器学习和深度学习技术应用到设计算法、数据制备和标记数据并应用到各类数据密集的工作中，使数据科学变得简单。
- 模型降阶及融合仿真工具
模型降阶及融合仿真工具支持场模型降阶（关于空间离散的偏微分方程仿真求解）和系统模型降阶（关于微分代数方程组仿真求解），通过减少模型的维数或复杂度，从而提高计算效率和仿真速度。实现机理数据融合、自动化模型封装、系统模型与三维专业场仿真融合和模型实时化与代码生成。
- 统计工具箱
统计工具箱提供了用于描述数据、分析数据、拟合数据分布的函数，支持描述性统计量与可视化、概率分布拟合、生成随机数、执行假设检验，利用统计工具箱可进行高性能、准确的数据科学统计分析。面向各行业，提供强大的描述性统计量和可视化功能，帮助用户深入理解数据。
- 机器学习工具箱
机器学习工具箱提供监督、半监督和无监督机器学习算法，在各种机器学习场景下都具有重要的应用价值，为用户提供了丰富而灵活的分析和建模工具。
- 深度学习工具箱
深度学习工具箱提供用于构建、训练和保存深度学习模型的函数，包含图像深度学习、时序、序列和文本深度学习、预训练网络、网络训练组件、函数逼近与聚类等功能模块。利用深度学习工具箱可进行模式识别、回归预测、机理数据融合建模等。
- 强化学习工具箱
MWORKS 强化学习工具箱为使用强化学习算法（包括 DQN、PPO、SAC 和 DDPG等15种算法）训练策略提供了函数和智能体（Agent）模块。面向资源分配、机器人和自主系统等复杂应用场景，还提供策略、控制器和决策算法，支持使用深度神经网络或查找表来表示策略和值函数，并支持在使用FMU格式建模的环境下进行调用。
同元软控本次参加昇思人工智能框架峰会2024，展示了MWORKS在系统建模仿真领域与人工智能技术融合创新的突出成果，也探索了MWORKS未来在数字工程中的更多可能性。同元软控将继续钻研人工智能技术在科学计算与系统建模仿真中的实践路径，挖掘其应用潜力，不断优化MWORKS，以提供更智能、更便捷、更好用的工具平台和解决方案，为装备数智化转型提供坚实的技术底座。
