資料來源：智慧型藍軍《人工智慧技術與諮詢》發布。
模型是物理物件、系統或過程的虛擬表示，可以在不同場景中表現和執行。 如今，模型被廣泛用於各行各業，以優化流程、為決策提供資訊並建立數字孿生。
幾十年來，模型一直被用於對複雜的系統和過程進行建模。 計算能力的進步以及收集和分析大型資料集的能力推動了這些模型的發展。 將 AI（尤其是生成式 AI）整合到模型中代表了模型演進的下一步，使組織能夠建立更準確、更可靠的模型。
* 生成式 AI。
生成式 AI 徹底改變了我們的處理方式，使工程師和研究人員能夠建立高度準確和可靠的模型。
生成式人工智慧是指人工智慧的乙個分支，可以建立模仿真實世界資料（例如影象或文字）的新內容。 它使用的演算法可以從現有資料中習，並生成與原始資料在樣式和內容上相似的新資料。 目前，預製的生成式 AI 產品非常流行，例如 OpenAI 用於文字生成的 GPT-3、NVIDIA 用於影象生成的 StyleGan2 以及用於從文字描述建立 OpenAI 的 DALL-E 2**。
數字孿生概念的先驅之一麥可·格里夫斯（Michael Grieves）認為，人工智慧將有助於優化**並提高其準確性，使組織能夠根據結果做出更好的決策。
在工程、建模和研究中，生成式 AI 可用於改進資料輸入、生成場景、優化流程和生成合成資料。 通過分析和改進所使用的資料輸入，生成式人工智慧可以提高準確性和整體質量。 生成式 AI 還可以在世界上產生新的場景和變化，使組織能夠測試不同的場景，識別潛在問題，並根據結果做出明智的決策。 此外，生成式AI可以從結果中習，並自動調整和改進流程以優化流程。 最後，生成式 AI 可以生成與真實世界資料非常相似的合成資料，這些資料可用於增強 **.
Grieves補充道"人工智慧和機器習的使用將成為大多數行業開發和實施數字孿生技術的關鍵組成部分。
汽車行業的突破。
通過結合生成式人工智慧，專家可以構建更準確、更複雜的模型，以幫助決策和優化過程。 生成式人工智慧在各行各業的實際應用表明，它在提高人工智慧行業的準確性和可靠性方面具有巨大潛力。
例如，生成式人工智慧已被用於汽車行業，以優化汽車部件的設計，並在保持強度的同時減輕重量。 通過在製造過程中使用衍生式設計和**，奧迪在 2023 年將其裝配線的週期時間縮短了 30%。 奧迪股份公司從事汽車製造的裝配線工藝。 通過在現場使用生成式AI，AI演算法能夠從結果中學習習，並自動調整和改進製造過程。 這種迭代優化過程可以提高效率，降低成本，並在實際應用中實現更好的效能。
在此應用中使用強化化學 習 展示了生成式人工智慧在增強**和優化製造工藝方面的潛力。
另一家德國汽車製造商寶馬（BMW）將生成式人工智慧與增材製造相結合，創造了一項新的創新。 寶馬使用生成對抗網路（GAN）建立了新版本的3D列印水幫浦滑輪，重量減輕了48%，效率提高了25%。 這證明了生成式人工智慧通過生成優化的零件設計來改進製造工藝的潛力。
超越四輪車。
生成式人工智慧已經在醫療保健行業用於模擬疾病的傳播和測試潛在的方法。 賓夕法尼亞大學使用生成式人工智慧來模擬 COVID-19 的傳播並測試不同干預措施的效果。 通過模擬 COVID-19 的傳播並測試不同干預措施的效果，研究人員無需進行真實世界的實驗，就可以深入了解各種措施（例如保持社交距離或接種疫苗）的潛在影響。 這有助於為應對大流行的決策和政策制定提供資訊。 此外，生成式人工智慧模擬正被用於疾病傳播和評估新疾病的潛在影響，使研究人員能夠確定有希望的候選者進行進一步的測試和開發。
在金融行業，生成式人工智慧已被用於模擬市場趨勢，高盛、摩根大通、貝萊德等金融機構都使用生成式人工智慧來模擬許多市場場景，並測試不同投資策略的表現。 通過使用生成式人工智慧，他們能夠建立更準確、更複雜的模型，從而改善決策過程並優化投資策略。
未來是令人興奮的。
在met**erse中將**和生成式AI相結合的可能性是無窮無盡的。
隨著數字孿生概念在許多行業的應用以及 met**erse 的出現，與生成式 AI 相結合的可能性幾乎是無限的。 借助生成式 AI，組織可以構建更準確、更可靠的模型、優化流程並做出明智的決策。 這項技術已經在汽車、醫療保健和金融等各個行業掀起了波瀾，創新和進步的潛力是巨大的。 通過利用生成式人工智慧的力量，我們可以開闢新的場景，探索更廣泛的可能性，將不可能變為現實。 未來是令人興奮的，可能性是無窮無盡的。
宣告：文章和文章用於非商業性的教育和科學目的，並不意味著認可其觀點或確認其內容的真實性。 版權歸原作者所有，如稿件涉及版權等問題，請立即聯絡我們刪除。
人工智慧技術與諮詢“發布。