예측 모델 생성 및 최적화 전문 머신러닝 소프트웨어 pSeven - pSeven은 세계적인 기업 Airbus 와 러시아 최고의 수학자들이 모인 DATADVANCE 사가 완성한 최적의 predictive modeling 알고리즘 입니다.
- 수학/통계 전문가가 없이도 모든 분야에서 데이터를 분석, 예측, 최적의 해석 모델링을 구현하는 자동화 플랫폼으로 최적의 성과를 도출할 수 있습니다.
- 데이터마이닝, 최적화, 불확실성관리, 자동시뮬레이선과 분석, 예지정비에 탁월한 기능을 가지고 있습니다.
[Use Case] 미쯔비시 모터스 근사모델 생성 사례 - 이번 사례는 Mitsubishi Motors에서 진행한 내연 압력 모델(internal combustion pressure model)의 매개 변수를 예측하기 위한 근사모델 생성 사례입니다.
- 현재 자동차 시장은 늘어나는 제조업체들 사이에서 고객의 요구와 엄격한 환경 규제의 균형을 맞춰야하는 과제를 가지고 있습니다.
- 먼저, 규정을 준수하기 위해서는 '가볍고 효율적인 차량'이 필요합니다. 하지만 이러한 요소만 중요시 여기게 되면 NVH(자동차의 소음/진동) 에 부정적인 영향이 나타나게 되어 고객의 요구에 상응하지 못하게 됩니다.
- 이러한 복합적인 속성들을 고려해야할 때는 numerical simulation, system modeling, design space exploration을 사용하면 최적의 결과를 도출할 수 있습니다.
- Mitsubishi Motors는 이러한 문제를 해결하는 최적의 솔루션을 찾아내기 위해 pSeven을 이용했습니다.
| | Experimental engine in-cylinder pressure
vs. crank angle curves for different RPM | Multidimensional approximation model of combustion
created in pSeven |
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에이블맥스(주)에서 주최한 << pSeven 제 1회 User Conference 2018 >> 이
여러분들의 관심과 성원에 힘입어 성황리에 마무리 되었습니다.
아쉽게도 이번 pSeven User Conference에 참석하지 못하셨다면, 아래의 버튼을 통해 자료를 신청해보세요 !
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예측 모델 생성 및 최적화 전문 머신러닝 소프트웨어 pSeven
[Use Case] 미쯔비시 모터스 근사모델 생성 사례
Experimental engine in-cylinder pressure
vs. crank angle curves for different RPM
Multidimensional approximation model of combustion
created in pSeven
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