Neural Concept SA, société d'ingénierie basée en Suisse et basée sur l'intelligence artificielle, a lancé aujourd'hui Model Context Protocol Bridge, une fonctionnalité qui aidera les agents d'IA à utiliser des outils commerciaux de conception et de simulation assistées par ordinateur.
Cela aidera également les grandes organisations d'ingénierie à automatiser les environnements logiciels complexes qui sont fondamentaux pour la conception et la simulation de produits physiques.
Il s’agit d’une partie importante de la fabrication et de la validation des prototypes avant qu’ils ne soient préparés pour le monde réel. Dans un cycle de simulation typique, l'exécution de solveurs est la seule étape qui ne nécessite pas d'ingénieurs humains ; il est déjà en grande partie automatisé grâce à la récupération de la géométrie physique appropriée, à son nettoyage et à sa transformation en un maillage virtuel simulé.
Fondée en 2019, Neural Concept est au service des principaux fabricants d'équipement d'origine et organisations d'ingénierie dans les secteurs de l'automobile, de l'aérospatiale, de l'énergie, de la consommation, de l'électronique, des semi-conducteurs et de la défense. Il intègre une plate-forme d'ingénierie augmentée par l'IA et un apprentissage profond directement dans les flux de travail de conception et d'ingénierie assistées par ordinateur.
Avec le nouveau MCP Bridge, la plateforme donnera aux agents d'IA l'accès aux outils qui permettent d'y parvenir, ainsi qu'au savoir-faire technique nécessaire pour les utiliser, tandis que les entreprises conserveront le contrôle et la propriété de leurs logiciels et de leurs données.
« Pour la première fois, le logiciel qui façonne chaque produit physique peut être exploité par l'IA à l'échelle de l'entreprise », a déclaré Pierre Baqué, PDG et co-fondateur.
Idéalement, a ajouté Baqué, l'opportunité est de réduire l'ennui des ingénieurs, qui peuvent alors s'attaquer à des problèmes plus difficiles et travailler plus rapidement. Cela arrive à un moment où les fabricants cherchent à raccourcir les cycles de vie de développement avec moins d’experts en ingénierie disponibles.
Si un agent peut gérer une tâche approuvée dans un logiciel de conception et de simulation, chaque heure qu'il prend est une heure remise à un expert pour un travail plus critique.
Dans le cas d'un client, un ingénieur utilisant MCP Bridge a nettoyé la géométrie d'une jante en trois minutes, contre une journée en utilisant un processus manuel. Il s'agit du travail nécessaire pour faire passer un produit physique de la préparation du modèle physique au modèle virtuel et à la simulation.
Ce processus, de préparation et de simulation de modèles virtuels, fait passer l'ingénierie de la réaction, des essais et erreurs physiques à des environnements numériques proactifs basés sur les données en créant des « jumeaux numériques ». Ces jumeaux numériques peuvent être simulés en haute fidélité, mais seulement s’ils sont « nettoyés » pour agir, ressembler et réagir comme leurs homologues du monde réel avec la physique du monde réel avant que la fabrication n’ait lieu. Cette préparation fonctionne à partir de fiches techniques, de directives sur les matériaux et de grandes quantités de données. Cela peut être un travail extrêmement fastidieux et long qui nécessite une validation approfondie.
Une fois cela fait, les ingénieurs peuvent tester simultanément des milliers de scénarios de conception dans des laboratoires virtuels au lieu d’attendre des prototypes physiques réels. Cependant, en établir un et en faire une ébauche qu'un expert peut affiner peut prendre des semaines, voire plus ; un agent d’IA travaillant dans un logiciel d’ingénierie assistée par ordinateur peut réduire ce temps à quelques heures. Laisser un ingénieur peaufiner le résultat.
« Les agents IA ont complètement changé ma façon de travailler », a déclaré Ciro Alosa, ingénieur de conception électromagnétique chez Traton SE, une filiale du groupe Volkswagen qui gère ses marques de camions lourds, de bus et de véhicules utilitaires légers. « Je peux exécuter davantage de travaux en parallèle et passer d'un document de recherche à un script validé dans notre chaîne d'outils de simulation prend désormais quelques jours. »
