PhysicsXNEU

PhysicsX ist eine spezialisierte Deep-Learning-Plattform, die künstliche Intelligenz für fortschrittliche Ingenieurs- und Physiksimulationen einsetzt. Das Unternehmen kombiniert physikbezogene KI-Modelle mit klassischen numerischen Verfahren (wie CFD und FEA), um komplexe Entwicklungs- und Optimierungsprozesse drastisch zu beschleunigen. Ingenieure in Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobilbau, Energietechnik und Werkstoffkunde nutzen die Technologie zur Systemoptimierung.

Die Technologie von PhysicsX ersetzt zeitintensive traditionelle Simulationsschleifen durch ultraschnelle KI-Ersatzmodelle (Surrogate Models). Dadurch können geometrische Formvariationen, Strömungsdynamik oder thermische Eigenschaften in Sekundenbruchteilen präzise vorhergesagt werden. Die Plattform ermöglicht somit eine automatisierte Generierung und Bewertung tausender Designvariablen in Echtzeit.

Neben der reinen Simulation bietet PhysicsX Werkzeuge zur generativen Gestaltung und zur Qualitätskontrolle in hochkomplexen Fertigungsprozessen. Die Enterprise-Lösung fügt sich nahtlos in bestehende CAD- und CAE-Pipelines ein und richtet sich an F&E-Teams mit höchsten Ansprüchen an Rechengeschwindigkeit und Genauigkeit.

• Physik-orientiertes Machine Learning — Erstellt hochpräzise Surrogate-Modelle für Strömungs- und Strukturmechanik, die Ergebnisse in Echtzeit liefern.
• Automatisierte Entwurfsoptimierung — Ermöglicht das parallele Durchsuchen riesiger Parameter- und Geometrieräume zur Maximierung von Effizienz und Leistung.
• CAD/CAE-Pipeline-Integration — Bietet Schnittstellen zur nahtlosen Einbindung in bestehende Simulationssoftware und industrielle Entwicklungs-Workflows.

Richtet sich an Simulationsingenieure, F&E-Teams, Aerodynamiker und Entwickler in Hightech-Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Motorsport, der Automobilindustrie und der Erneuerbaren-Energien-Branche.

Ein Entwicklungs-Team in der Luftfahrtindustrie nutzt PhysicsX zur aerodynamischen Optimierung von Turbinenschaufeln. Anstatt tagelang auf aufwendige CFD-Berechnungen zu warten, trainiert das Team ein KI-Modell auf historischen Simulationsdaten. Mit diesem Modell lassen sich Hunderte Geometrievariationen in wenigen Minuten evaluieren, was die Entwicklungszeit neuer Triebwerkskomponenten um Monate verkürzt.

• Richtet sich an Simulationsingenieure, F&E-Teams, Aerodynamiker und Entwickler in Hightech-Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Motorsport, der Automobilindustrie und der Erneuerbaren-Energien-Branche.
• Ein Entwicklungs-Team in der Luftfahrtindustrie nutzt PhysicsX zur aerodynamischen Optimierung von Turbinenschaufeln.
• Physik-orientiertes Machine Learning: Erstellt hochpräzise Surrogate-Modelle für Strömungs- und Strukturmechanik, die Ergebnisse in Echtzeit liefern.
• Automatisierte Entwurfsoptimierung: Ermöglicht das parallele Durchsuchen riesiger Parameter- und Geometrieräume zur Maximierung von Effizienz und Leistung.
• CAD/CAE-Pipeline-Integration: Bietet Schnittstellen zur nahtlosen Einbindung in bestehende Simulationssoftware und industrielle Entwicklungs-Workflows.

Nicht geeignet für Standard-Office-Anwendungen, einfache 2D-Grafikaufgaben oder kleine Unternehmen ohne komplexe physikalische Entwicklungs- und Simulationsanforderungen.

• Emmi AI — Paid · Sitz: Berlin, Deutschland · DSGVO / EU
• Navier AI — Paid · Sitz: San Francisco, Vereinigte Staaten · US-Cloud
• Neural Concept — Paid · Sitz: Lausanne, Schweiz · DSGVO / EU
• NVIDIA PhysicsNeMo — Kostenlos · Sitz: Santa Clara, Vereinigte Staaten · Unklar
• Wolfram|Alpha — Freemium · Sitz: Champaign, Vereinigte Staaten · US-Cloud