使用AI技术增强当前产品开发实践，成倍提高工程团队的生产力，以探索更广泛的客户满意的高性能、有意义且可制造的新产品设计替代方案。
使用AI驱动的设计工具加强协作、加速设计迭代并推动产品创新。
福特使用Altair?KnowledgeStudio?利用现场数据训练分类算法，以准确一致地预测每个新零件的正确冲压过程。
shapeAI包含对指定几何体本身的自动特征提取，无需进行任何额外的输入或干预。将这些功能与HyperWorks匹配工具中的ML算法结合，对于几何ML的功能，每个用户触手可及。shapeAI可用于按几何相似性整理复杂模型的组件，以便对一个部分的修改可以同步到整体。
signalAI是一个使用ML支持信号处理的库。signalAI可以在时域和频域中执行数据准备。然后它可以自动训练异常检测模型以识别异常行为。此外，对于标记数据，它可以自动训练分类模型以预测信号签名并识别测试或操作环境。
利用Altair的romAI人工智能工具，可将3D仿真用作训练数据以生成动态ROM。只需要运行几次3D仿真即可，因为与传统的数据驱动方法相比，这种方法需要的训练数据更少。romAI可以与任何求解器搭配使用，并且在训练空间内运行时可生成高度准确的结果，甚至在该空间外的外推应用中也非常稳定且实用。如果从测试数据开始，还可使用同一ML技术进行系统识别。
工程数据科学在各种产品设计和制造问题中具有实际应用。钣金冲压是汽车行业中常见的制造工艺之一，但它需要具有丰富经验的人员手动为每个零件挑选出合适且具成本效益的工艺流程。
该基于物理场的仿真驱动数字孪生体采用独立于工具的标准接口（如功能性实体模型接口(FMI)）、带基于几何学的3DCAE工具的联合仿真方法，以及降阶建模方法，能够通过详细仿真导出低保真度模型。数据驱动的孪生可通过机器学习算法和数据科学来优化产品性能。如果从这个角度考虑问题，您便可以快速、实时地了解产品状态，然后进行适当的操作调整，延长产品寿命并避免故障。
纵观传统的产品生命周期，我们发现重要的设计决策往往在概念设计阶段的早期做出，也就是在详细的分析或测试数据可用之前做出。数据分析技术与经典工程工具相结合，可以在过程早期提供更多有用的信息，从而实际帮助解决这一冲突。这样，整个过程可以变得更加有效。
Howdoindustryleadersandtoday'syoungmindslookatethicalAIThisarticlefromEngineering.composessometoughquestionsabouttheroleAIwillplayinourfutureandhowwecanplantodeploythesepowerfultoolsresponsibly.Thepanelofindustryleadersandup-and-comingengineersinterviewedforthisarticleinclude:
Altair一直致力于使用AI支持产品设计和开发，让您的工作生活更加愉快和高效。我们注重减少重复性、劳动密集型、非增值任务以及效仿专业人士和通过实时现场预测完善绩效预测，从而改进过程和结果。
该小组探讨了工程数据科学的现状以及增强仿真、AI驱动的设计和预测数据分析的采用。