SHAIPER - software pro tvarovou optimalizaci založený na metodách umělé inteligence
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F25%3A10259065" target="_blank" >RIV/61989100:27740/25:10259065 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://code.it4i.cz/kra568/ai-surrogate-modelling" target="_blank" >https://code.it4i.cz/kra568/ai-surrogate-modelling</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
SHAIPER - software pro tvarovou optimalizaci založený na metodách umělé inteligence
Popis výsledku v původním jazyce
Software slouží jako nástroj pro interaktivní tvarovou optimalizaci založenou na metodách umělé inteligence pro bežné uživatele i HPC prostředí. Cílem je nahradit tradiční, výpočetně náročné simulace (CFD/FEM) rychlými náhradními modely založenými na neuronových sítích. Software umožní výrazně urychlit proces návrhu, zvýšit efektivitu optimalizačních cyklů a přímo podporovat technologii digitálních dvojčat.
Název v anglickém jazyce
SHAIPER - AI for Surrogate Modelling
Popis výsledku anglicky
The software serves as a tool for interactive shape optimization based on artificial intelligence methods usable by both basic users and in HPC environments The aim is to replace traditional, computationally intensive simulations (CFD/FEM) with fast surrogate models based on neural networks. The software will significantly accelerate the design process, increase the efficiency of optimization cycles, and directly support digital twin technology.
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TQ11000018" target="_blank" >TQ11000018: Proof of Concept Explorer</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
040/16-12-2025_SW
Technické parametry
SHAIPER umožňuje paralelní správu a analýzu datasetů pro trénink neuronových sítí. Umožňuje definování libovolných architektur neuronových sítí a jejich efektivní paralelní trénink a analýzu průběhu tréninku a natrénovaných modelů. Umožňuje flexibilní definovaní a použití optimalizačních algoritmů a ztrátových funkcí pro účely trénování modelů. Umožňuje využívat natrénované modely pro hledání optimálních struktur splňující uživatelem požadovaná kritéria. Vyžaduje Linuxové prostředí.
Ekonomické parametry
Software je poskytován formou služby SaaS (Software as a Service) a je průmyslově využitelný v navazujících aplikovaných výzkumných a inovačních projektech. Ekonomický přínos spočívá zejména ve snížení nákladů na vývoj výrobků a technologií díky omezení počtu numericky náročných simulací, zkrácení vývojových cyklů a automatizaci optimalizačních procesů. Nasazení SW umožňuje efektivnější využití výpočetních zdrojů a kapacit výzkumných a vývojových týmů. Software je koncipován jako opakovaně využitelný a rozšiřitelný nástroj, což umožňuje jeho dlouhodobé využití v dalších projektech VaV a spolupráci s průmyslovými partnery v ČR i zahraničí. Z hlediska udržitelnosti je předpokládáno licenční poskytování SW formou SaaS a jeho využití ve smluvním výzkumu. Výsledek přispívá k transferu znalostí mezi výzkumnou a aplikační sférou a k rozvoji AI technologií v souladu s prioritami aplikovaného výzkumu ČR.
IČO vlastníka výsledku
61989100
Název vlastníka
VŠB - Technická univerzita Ostrava