合作核心内容 - JuliaHub与Synopsys达成战略合作，将其新一代旗舰仿真平台Dyad集成至Synopsys的Ansys TwinAI数字孪生软件中[1] - 合作结合JuliaHub的物理信息AI驱动仿真专业知识和Synopsys的数字孪生技术，旨在加速创新并提高硬件设计和系统优化的精度[1] 技术整合与功能 - 集成Dyad后，Ansys TwinAI将结合基于物理的仿真与自适应AI模型，使工程师能够创建既具有预测性又基于物理定律的“混合数字孪生”[3] - TwinAI平台允许组织在支持高级仿真引擎、操作系统和数据流的云环境中验证和操作数字孪生，可仿真数字孪生、通过混合分析提高模型精度并简化云部署[2] - Dyad的基于组件的非因果建模和自动方程生成功能支持高效设计和扩展复杂、多领域系统[4] - 结合Ansys的仿真能力，该整合为实时仿真、预测分析和基于云的可扩展数字孪生部署开辟了新前景[4] 公司战略与产品定位 - JuliaHub专注于为科学和技术挑战提供先进工具，结合数学计算和机器学习专业知识，实现科学机器学习技术、数字孪生建模以及新一代建模与仿真[6] - Dyad平台集成了云原生基础设施、可微分编程和模块化可扩展性，以支持下一代工程工作流，在确保工程师参与的安全环境中，通过集成AI和科学机器学习来开发持续改进的数字模型[7] - Dyad使团队能够部署更智能、更快速、更可靠的系统，同时不牺牲传统工程严谨性，适用于实时更新、预测性维护和实时性能优化[8] 未来发展 - 未来版本的Ansys TwinAI预计将包含对Dyad的开放接口，功能将逐步推出[5]

合作核心内容 - JuliaHub与Synopsys达成战略合作 将JuliaHub的下一代仿真平台Dyad集成至Synopsys的Ansys TwinAI软件中[1] - 此次合作结合了JuliaHub在AI驱动、物理信息仿真方面的专业知识和Synopsys的数字孪生技术 旨在加速创新并提升硬件设计和系统优化的准确性[1] - 通过集成Dyad TwinAI将基于物理的仿真与自适应AI模型相结合 使工程师能够创建既具有预测性又基于物理定律的“混合数字孪生”[3] 技术整合与优势 - Dyad基于组件的非因果建模和自动方程生成功能 使得高效设计和扩展复杂的多领域系统成为可能[5] - 结合Ansys的仿真能力 此次合作为实时仿真、预测分析和可扩展的云数字孪生部署带来了强大的新机遇[5] - TwinAI平台使组织能够在支持高级仿真引擎、操作系统和数据流的云环境中验证和操作数字孪生 并提供使用混合分析增强模型精度及简化云部署的能力[2] 公司战略与行业影响 - Synopsys高管表示 集成Dyad和JuliaHub的SciML技术使工程师能够构建随数据演进的数字孪生 弥合仿真与现实之间的差距[4] - JuliaHub首席执行官认为 此次合作将JuliaHub的科学机器学习创新带入全球最受信赖的仿真生态系统之一 共同推动适应性、可解释性且深植于物理的下一代智能数字孪生[6] - JuliaHub专注于通过尖端工具应对最严峻的科学和技术挑战 其结合高级数学计算和机器学习专业知识 在制药、航空航天、汽车等行业实现科学机器学习、数字孪生建模及下一代建模与仿真[7] 产品特性与未来发展 - Dyad集云原生基础设施、可微分编程和模块化可扩展性于一体 支持下一代工程工作流 在安全、工程师参与的环境下 通过AI与科学机器学习的结合 实现持续改进的数字模型开发[8] - 该产品使团队能够部署更智能、更快速、更可靠的系统 同时不影响传统工程在无线更新、预测性维护和实时性能调整方面的严谨性[8] - Ansys TwinAI的后续版本预计将逐步包含Dyad的功能 更多细节将后续公布[6]