Neural Concept
NexusAi Zusammenfassung: Eine Engineering-Plattform, die domänenspezifische KI-Modelle trainiert und bereitstellt, um die Aerodynamik- und Systementwicklung zu beschleunigen. Produktentwicklungsteams können damit schnell Zielkonflikte untersuchen, Wissen programmübergreifend wiederverwenden und produktionsreife Inferenz-Pipelines aufbauen.
NexusAi Überblick
Die Workflows beginnen mit sorgfältig zusammengestellten Simulations- und Messdatensätzen. Darauf folgen das Modelltraining, iterative Validierungen und die Integration in Designwerkzeuge. Interaktive Oberflächen und Human-Agent-Schleifen geben Ingenieurinnen und Ingenieuren die Kontrolle und machen physikalische Randbedingungen auch bei automatisierten Untersuchungen transparent.
Funktionen und technischer Ansatz
Die Plattform richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Antrieb, Aerodynamik, Thermik und Systemtechnik sowie an technische Produktmanagerinnen und Produktmanager, die schnell Zielkonflikte analysieren müssen. Auch KI-Engineering-Teams, die Domänenmodelle in CI-Pipelines integrieren, profitieren davon. Sie eignet sich für Unternehmen mit bestehenden CAE-Pipelines, die schnellere Iterationen und reproduzierbare, nachvollziehbar geprüfte Modellbereitstellungen benötigen – statt einmaliger Forschungsprototypen.
- Programmspezifische Ersatzmodelle auf Basis von Simulations- und Testdaten trainieren.
- Automatisierte multikriterielle Zielkonfliktanalysen im Produktionsmaßstab durchführen.
- Validierte Inferenzdienste für die lokale oder hybride Bereitstellung exportieren.
- Vorhersagen mithilfe von Sensitivitätskarten und Fehlermodediagnosen erklären.
- CAD-, PLM- und CAE-Workflows über REST-APIs integrieren.
Warum das wichtig ist
Die Perspektive des Managements
Zu Beginn werden in einem gezielten Scoping-Projekt geeignete Datensätze und Validierungsmetriken ermittelt. Anschließend binden die Ingenieurteams CAE-Exporte und Messdatenarchive an, konfigurieren Trainingsabläufe und führen erste Validierungsstudien durch. Für automatisierte Inferenz stellt die Plattform REST-APIs und SDKs bereit; Adapter ermöglichen die Anbindung gängiger PLM- und CAD-Systeme. Die Dokumentation erläutert Datenschemata, Anforderungen an die Modellqualitätssicherung und die Bereitstellung. Bei Bedarf unterstützen professionelle Services die Erstellung erster Modelle und die Integration in bestehende Pipelines.
NexusAi: Wir entwickeln Engineering-Intelligenzen, die Wissen aus Programmen festhalten, Entscheidungen beschleunigen und Ingenieurinnen und Ingenieuren die Kontrolle überlassen.
Einstieg und Integration
Neural Concept bietet einen wiederholbaren Weg von Simulationsdaten zu validierten Produktionsmodellen. Die besondere Stärke liegt in der programmspezifischen Modellvalidierung, PLM-bewussten Integrationen und compliancegerechten Bereitstellungsoptionen. So bleibt die Kontrolle bei den Ingenieurteams, während gleichzeitig deutlich mehr Designvarianten untersucht werden können.
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Neural Concept
Neural Concept ist ein KI-Unternehmen für den Engineering-Bereich, das angewandte Forschung zu physikbewusstem Lernen mit produktionsreifer Software für Designteams verbindet. Im Fokus stehen einsetzbare Modelle, die Integration in bestehende CAE-Toolchains und Governance auf Enterprise-Niveau.
Neural Concept bietet eine Plattform für Engineering Intelligence, die Simulations- und Testdaten in domänenspezifische KI-Modelle und einsetzbare Copiloten verwandelt. Im Mittelpunkt stehen CFD-gestützte Inferenz, die Wiederverwendung von Wissen auf Programmebene und die Integration agentengesteuerter Workflows in bestehende PLM- und CAE-Pipelines. Teams können täglich deutlich mehr Designvarianten bewerten, Expertenwissen als trainierte Komponenten festhalten und validierte Modelle in produktionsreifen Inferenzdiensten einsetzen. Die Plattform setzt auf On-Premises- und Hybridbereitstellung, erklärbare Modelle für regulierte Branchen und skalierbare APIs für automatisierte Entscheidungsabläufe. Statt generischer großer Modelle entwickelt Neural Concept kompakte, validierte Engineering-Intelligenzen, die auf die Physik und Datensätze eines jeweiligen Programms zugeschnitten sind.
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