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PhysicsAI leverages historical simulation data to train AI models that learn the relationship between geometry and physical behavior, enabling engineers to generate predictive models without the need for repeated high-fidelity simulations. PhysicsAI는 기존 시뮬레이션 데이터를 학습하여 형상과 물리적 거동 간의 관계를 이해하는 AI 모델을 생성하며, 반복적인 고비용 해석 없이도 예측 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.

Once trained, PhysicsAI models can deliver fast and accurate predictions of complex physical phenomena directly from CAD or mesh data, dramatically reducing simulation time while maintaining high fidelity in the results. 학습된 PhysicsAI 모델은 CAD 또는 메쉬 데이터를 기반으로 복잡한 물리 현상을 빠르고 정확하게 예측할 수 있으며, 해석 시간을 획기적으로 단축하면서도 높은 정확도를 유지합니다.

By enabling real-time evaluation of multiple design alternatives, PhysicsAI allows engineers to explore more design concepts, accelerate iteration cycles, and make better design decisions based on fast and reliable predictions. PhysicsAI는 다양한 설계안을 실시간으로 평가할 수 있어 더 많은 설계 탐색과 반복 수행이 가능하며, 빠르고 신뢰성 있는 예측을 기반으로 최적의 설계 의사결정을 지원합니다.

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