Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

HIGH SPEED AI-DRIVEN ENGINEERING SIMULATIONS FOR ADVANCED PRODUCT DEVELOPMENT

Description du projet

Simulation industrielle pour une innovation plus rapide

Dans la course mondiale au développement de produits de nouvelle génération, l’optimisation du temps et des ressources constitue l’avantage concurrentiel ultime. Cependant, le temps consacré aux simulations complexes freine souvent l’innovation en ingénierie. Le projet SpeedAPP, financé par le CEI, entend relever ce défi en accélérant la résolution numérique des équations aux dérivées partielles complexes qui sous-tendent la conception technique. Cette solution combine la modélisation d’ordre réduit avec des opérateurs neuronaux et neuronaux graphiques de pointe pour fournir des résultats précis jusqu’à 250 fois plus rapidement que les méthodes conventionnelles telles que l’analyse par éléments finis. En permettant des simulations quasi temps réel, SpeedAPP a le potentiel de raccourcir les cycles de conception, de réduire la consommation de matériaux et d’énergie et de diminuer les coûts. L’objectif du projet est de développer la technologie à plus grande échelle et de préparer son déploiement commercial.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-EIC - HORIZON EIC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2025-TRANSITIONOPEN

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

FAST COMPUTING SRL SOCIETA' BENEFIT
Contribution nette de l'UE
€ 2 431 625,00
Adresse
via Mazzini 20
34121 Trieste
Italie
PME
Oui
Région
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Trieste
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
Aucune donnée