建模、仿真、优化和工程新材料

我们致力于创造数字整体产品生命周期设计，将创新产品率先推向市场。为了实现我们的使命，我们追求几个关键目标。我们正在为价值链中的整体数字双胞胎——从摇篮到坟墓——创建模型。我们利用多尺度技术-从纳米级到组件和系统级。我们利用人工智能和量子计算加快计算速度。我们通过优化和不确定性量化实现自动化和健壮的设计实践。并且，我们的目标是组件的虚拟发布和验证。

目前，开发组件、工艺和系统需要相当多的时间和成本。需要大量的经验来支持这些努力，而数值模型是基于实验测试的。然而，实验方法往往会产生次优的解决方案。主要的设计参数，如制造中的工艺参数，不能足够准确地捕获。此外，在高度动态的市场环境中，不可能在更复杂的系统中对不断增长的参数场进行实验分析。不费多大力气就能转化为新工程任务的现成工具和方法是加快虚拟产品工程步伐的关键。

正确的解决方案需要将我们的创新领域的方法与许多规模的其他技术相结合。需要克服的挑战可以分为三个主题领域:掌握复杂性、人工智能和虚拟化以及计算速度。

克服这些挑战可以使工程师开发更健壮的解决方案或发现新的功能，这是现有的缓慢的试错方法不容易发现的。当工程目标从一开始就更加具体时，产品工程过程的时间可以减少30-50%。即使是建模也可以更快地建立起来，用更少的实验投入，同时产生更好的预测。

raybet雷竞技ios下载为了使先进的虚拟产品设计成为现实，博世研究院已经回答了三个必须解决的重要挑战领域。为了掌握复杂性，我们倾向于采用多尺度建模方法。这种方法使模拟最大程度地基于物理和化学力学。它适用于从原子到组件到整个系统的最小尺度。其结果是参数的减少，从而提高了仿真建模的准确性。这种方法也有局限性。例如，对某些物理或化学力学的理解可能是有限的或缺失的。AI开始发挥作用了。

一个有能力和有效的人工智能是我们设想的未来的一个主要挑战领域。将基于数据的人工智能与专家科学知识相结合，让位于混合建模。混合建模是增强当前建模方法有效性的重要工具，是实现虚拟产品设计目标的基础。结构化现有数据也需要做很多工作，例如使用文本挖掘。

所有这些工作都产生了对极高计算速度的需求——这是第三个主要挑战领域。要达到更高水平的计算速度需要一系列措施。人工智能将发挥重要作用。此外，开发更好更快的算法来提高计算速度也至关重要。在这一挑战中，一个令人兴奋的前沿是量子计算的出现。raybet雷竞技ios下载博世正在与专门从事这项技术的公司以及公共资助的研究项目合作。量子计算将在处理速度、减少计算时间和提供更好的泛化能力方面取得重大进展——这些都是我们任务的关键目标。