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HIGH SPEED AI-DRIVEN ENGINEERING SIMULATIONS FOR ADVANCED PRODUCT DEVELOPMENT

Projektbeschreibung

Simulationen für schnellere Innovationen im Industriesektor

Im globalen Wettlauf um die Entwicklung von Produkten der nächsten Generation macht die Zeit- und Ressourceneffizienz den entscheidenden Wettbewerbsvorsprung aus. Allerdings werden technische Innovationen oftmals durch den erforderlichen Zeitaufwand für komplexe Simulationen ausgebremst. Vor diesem Hintergrund soll das EIC-finanzierte Projekt SpeedAPP diese Herausforderung durch eine schnellere numerische Lösung komplexer partieller Differentialgleichungen, die technischen Entwicklungen zugrunde liegen, bewältigen. Die Lösung kombiniert eine Modellierung reduzierter Ordnung mit hochmodernen neuronalen und graphenneuronalen Operatoren, um genaue Ergebnisse bis zu 250 Mal schneller als herkömmliche Methoden wie die Finite-Elemente-Analyse bereitzustellen. Durch die Ermöglichung von Simulationen in nahezu Echtzeit birgt SpeedAPP das Potenzial, Entwicklungszyklen zu verkürzen, die Material- und Energienutzung zu senken und Kosten zu reduzieren. Das Ziel des Projekts ist es, die Technologie nach oben zu skalieren und für den kommerziellen Einsatz vorzubereiten.

Ziel

New product development is crucial for companies to maintain a competitive edge. Over the next 5 years, one-third of revenues in industries in sectors like automotive, energy, aerospace, and manufacturing is forecasted to come from new products, translating to €30 trillion in value. At the core of product development is numerically solving complex partial differential equations (PDEs) for heat transfer, elasticity, fluid flow. etc. While established methods such as finite element analysis (FEA) offer high precision, their computational cost rises rapidly with problem complexity.
The SpeedAPP innovation is a result of the ARGOS project by SISSA, from which FAST Computing spun off. SpeedAPP harnesses reduced order modelling (ROM) and neural operators to accelerate the simulation process, while maintaining high accuracy level. Neural operators enable real-time prediction of solutions by directly mapping initial and boundary conditions to the desired output fields, drastically reduces computational costs. SpeedAPP thus provides a 100x to 250x speedup compared to traditional numerical simulation methods, such as FEA, which are still widely used across industries.
Compared to other ROM and neural operator solutions, SpeedAPP’s novelty lies in our graph neural operators (GNOs), which are highly generalizable. The generalizability is enabled by our breakthrough approach of a fully Bayesian, scalable, and accurate autoregressive model and message passing.
Through PoC validations with several industrial partners, SpeedAPP showed the potential for 60% shorter product design cycles, 20-25% reduction in material usage and product costs, and manufacturing processes with 20% less energy use. EIC Transition support will enable us to bring our impactful solution closer to market. In this project we will advance the technology’s maturity, validate the business model, and engage additional potential customers and channel partners in preparation for commercialization.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Dieses Projekt wurde noch nicht bei EuroSciVoc klassifiziert.
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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2025-TRANSITIONOPEN

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

FAST COMPUTING SRL SOCIETA' BENEFIT
Netto-EU-Beitrag
€ 2 431 625,00
Adresse
via Mazzini 20
34121 Trieste
Italien
KMU
Ja
Region
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Trieste
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
Keine Daten