أعلنت شركة Dassault Systèmes عن تنظيم مؤتمر SIMULIA Community Conference Japan 2026، والذي سيمثل منصة لاستعراض التطور الجذري في تقنيات النمذجة والمحاكاة (MODSIM) من خلال دمج قدرات الذكاء الاصطناعي. ووفقاً لما صرحت به ميشيل آش (Michelle Ash)، الرئيس التنفيذي لعلامة SIMULIA التجارية، فإن الصناعة تتجه نحو دمج الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق في عمليات التصميم الهندسي لتقليل الفجوة بين النماذج الرقمية والواقع الفيزيائي.
التحول من الهندسة التقليدية إلى MODSIM المدعوم بالذكاء الاصطناعي
لطالما اعتمدت عمليات الهندسة بمساعدة الحاسوب (CAE) على أدوات محاكاة متخصصة مثل Abaqus وPowerFLOW وCST وSimpack وWave6 لإجراء اختبارات دقيقة على المنتجات. ومع ذلك، يشهد القطاع تحولاً نحو مفهوم MODSIM (النمذجة والمحاكاة)، حيث لا تقتصر العملية على مجرد اختبار التصاميم الجاهزة، بل تمتد لتشمل بناء نماذج رقمية تفاعلية قادرة على التعلم والتطور.
يهدف هذا التوجه إلى معالجة التحديات التقليدية في تطوير المنتجات، مثل الحاجة الماسة لتقليل زمن دورة التطوير وخفض التكاليف الباهظة المرتبطة بالتجارب الفيزيائية والمختبرية. ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمهندسين تسريع العمليات الحسابية المعقدة وتحويل البيانات الضخمة الناتجة عن المحاكاة إلى رؤى تصميمية فورية.
ما الذي يتغير عملياً؟
التغيير الجوهري الذي يركز عليه المؤتمر يكمن في الانتقال من المحاكاة كأداة "تحقق" إلى المحاكاة كأداة "توليد وتطوير" عبر ما يُعرف بـ الذكاء الاصطناعي الفيزيائي (Physical AI). هذا يعني:
- تسريع الحسابات: استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنتائج الفيزيائية، مما يقلل الوقت اللازم للمحاكاة التقليدية التي قد تستغرق ساعات أو أياماً.
- تكامل البيانات: القدرة على دمج البيانات المستخلصة من أدوات مختلفة (مثل المحاكاة الكهرومغناطيسية والميكانيكية) ضمن بيئة ذكاء اصطناعي موحدة.
- تحسين دقة النماذج: استخدام التعلم الآلي لتعزيز دقة النماذج الرقمية وجعلها أكثر قدرة على محاكاة الظواهر الفيزيائية المعقدة بدقة متناهية.
لماذا يهم هذا التوجه؟
يمثل هذا التحول استجابة لمتطلبات الصناعات المتقدمة مثل السيارات، الطيران، والإلكترونيات، حيث أصبحت سرعة الوصول إلى السوق (Time-to-Market) عاملاً حاسماً للمنافسة. إن القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي في بيئة MODSIM تمنح الشركات القدرة على ابتكار منتجات أكثر تعقيداً وأماناً في وقت قياسي، مع تقليل الاعتماد على النماذج الأولية الفيزيائية المكلفة.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.