L’intégration de Dyad permet une IA informée par la physique pour une innovation basée sur la simulation
CAMBRIDGE, Massachussets, 20 novembre 2025 /PRNewswire/ — JuliaHub, leader de la simulation et de la modélisation natives de l’IA, a annoncé aujourd’hui un partenariat stratégique avec Synopsys (NASDAQ : SNPS) pour intégrer Dyad, sa plateforme de simulation de nouvelle génération phare, dans Ansys TwinAI™, un logiciel de jumeau numérique activé par l’intelligence artificielle, qui fait partie du portefeuille de solutions de simulation et d’analyse de Synopsys. Cette collaboration associe l’expertise de JuliaHub en matière de simulation pilotée par l’IA et informée par la physique avec la technologie de jumeau numérique de Synopsys afin d’accélérer l’innovation et d’améliorer la précision de la conception matérielle et de l’optimisation des systèmes.
TwinAI permet aux organisations de valider et d’exploiter des jumeaux numériques dans des environnements cloud qui prennent en charge des moteurs de simulation avancés, des systèmes d’exploitation et des flux de données. La plateforme permet de simuler des jumeaux numériques, d’améliorer la précision des modèles grâce à l’analyse hybride et de simplifier le déploiement dans le cloud.
Grâce à l’intégration de Dyad, TwinAI combinera désormais des simulations basées sur la physique avec des modèles d’IA adaptatifs, permettant aux ingénieurs de créer des « jumeaux numériques hybrides » qui sont à la fois prédictifs et fondés sur des lois physiques.
« Un jumeau numérique est plus qu’un modèle. Il s’agit d’une représentation vivante et dynamique d’un système », a déclaré Prith Banerjee, vice-président senior de Synopsys. « En intégrant Dyad et la technologie SciML de JuliaHub, TwinAI permet aux ingénieurs d’élaborer des jumeaux numériques qui évoluent avec les données, comblant ainsi le fossé entre la simulation et la réalité. »
La modélisation acausale basée sur les composants et la génération automatique d’équations de Dyad permettent de concevoir et d’étendre efficacement des systèmes complexes et multi-domaines. Associée aux capacités de simulation d’Ansys, cette intégration ouvre de nouvelles perspectives en matière de simulation en temps réel, d’analyse prédictive et de déploiement de jumeaux numériques évolutifs basés sur le cloud.
« Ce partenariat apporte l’innovation de JuliaHub en matière d’apprentissage machine scientifique à l’un des écosystèmes de simulation les plus fiables au monde », a déclaré Viral B. Shah, PDG et cofondateur de JuliaHub. « Ensemble, nous mettons en place la prochaine génération de jumeaux numériques intelligents, adaptatifs, explicables et profondément ancrés dans la physique. »
Les prochaines versions d’Ansys TwinAI devraient inclure l’exposition à Dyad, avec des fonctionnalités mises en place progressivement. Plus de détails suivront.
À propos de JuliaHub
JuliaHub a pour mission de donner aux personnes qui relèvent les défis scientifiques et techniques les plus difficiles au monde les moyens d’agir grâce à des outils de pointe dans un environnement sécurisé et transparent. JuliaHub combine une expertise avancée en calcul mathématique et en apprentissage automatique pour permettre les techniques d’apprentissage automatique scientifique (SciML), la modélisation de jumeaux numériques et la modélisation et la simulation de nouvelle génération dans les secteurs pharmaceutique, aérospatial, automobile et autres.
À propos de Dyad
Dyad réunit une infrastructure native du cloud, une programmation différenciable et une extensibilité modulaire pour prendre en charge les workflows d’ingénierie de nouvelle génération. Dyad permet le développement de modèles numériques en amélioration continue en intégrant l’IA à l’apprentissage automatique scientifique (SciML) dans un environnement sécurisé, où l’ingénieur reste impliqué. Dyad permet aux équipes de déployer des systèmes plus intelligents, plus rapides et plus fiables sans compromettre la rigueur de l’ingénierie traditionnelle pour les mises à jour en direct, la maintenance prédictive et l’optimisation des performances en temps réel.
En savoir plus
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