Simulation Multiphysique, Modèle de Substitution et Jumeaux Numériques - Archive
La simulation multiphysique est un outil clé dans le développement de nouveaux procédés et de nouveaux produits. Aujourd'hui, les techniques d'apprentissage automatiques (machine learning) étendent encore davantage la portée et les bénéfices de la simulation, en permettant notamment une réduction drastique des temps de calcul via l'utilisation de modèles de substitution.
Nous verrons dans ce webinar comment ces approches peuvent transformer les usages de la simulation via des prédictions en temps réel, accélérant l'exploration de concepts novateurs et facilitant la création d'outils d'aide au prototypage rapide. Nous verrons également comment ces calculs en temps réels permettent de créer des jumeaux numériques de procédés industriels exploitables au quotidien, tirant pleinement partie de la puissance de la modélisation multiphysique tout en réduisant l'impact environnemental de la simulation. Ce webinar démontrera les avantages concrets de ces technologies à travers des démonstrations pratiques et des études de cas, illustrant comment celles-ci peuvent révolutionner les approches classiques de développement et d'innovation.
Vous êtes invités à poser vos questions tout au long du webinar.
NB : Ce webinar sera enregistré et disponible en archive sur notre site dès le lendemain de l'événement.
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Archived Webinar Details
Ceci est l'enregistrement d'un webinar précédemment diffusé le 17 septembre 2024
Présentateur
Baptiste Fedi, fondateur d'Hivelix, est chercheur spécialisé dans la modélisation multiphysique des phénomènes chimiques et électrochimiques, travaillant sur des applications dans diverses industries. Après avoir obtenu un doctorat en électrochimie en 2016, il a travaillé comme ingénieur de recherche au sein de Safran Tech (le centre de recherche du groupe Safran) pendant cinq ans. Depuis 2022, il développe au sein d'Hivelix (consultant certifié Comsol), des approches hybrides combinant simulation multiphysiques et intelligence artificielle, afin d'améliorer la prédiction des modèles ou réduire les temps de calculs, pour une large gamme d'applications.