Caracterización de sistemas de control y control de calidad (basados en IA) utilizando simulaciones basadas en física (PBS) de procesos fisicoquímicos (procesos de transformación de materiales y entorno circundante). Generación de conocimiento del dominio y conjuntos de datos sintéticos de procesos

Caracterización de sistemas de control y control de calidad (basados en IA) utilizando simulaciones basadas en física (PBS) de procesos fisicoquímicos (procesos de transformación de materiales y entorno circundante).
Generación de conocimiento del dominio y conjuntos de datos sintéticos de procesos:
Construcción de modelos de simulación basados en física (continuos) de procesos de transformación de materiales en manufactura (por ejemplo: inyección, extrusión, estampado, peen forming, forjado, RTM, impresión 3D, reactores químicos, etc.) y del entorno de producción circundante (por ejemplo: ventilación, distribución de contaminantes, etc.) para una comprensión profunda de las físicas subyacentes (transferencia de calor, mecánica, fluidodinámica, química, etc.).
Los modelos proporcionan a las empresas manufactureras y desarrolladores de IA una conexión teórica entre los parámetros del proceso y las características finales del producto, sirviendo como fuente de conocimiento del dominio y explicabilidad para modelos de IA. La exploración de modelos mediante simulaciones DOE también genera datos sintéticos basados en física para el desarrollo y prueba de modelos basados en datos.

Adicionalmente, estos modelos serán utilizados para el análisis del rendimiento. Propuesta y evaluación inicial de soluciones alternativas, complementarias o mejoradas para maximizar las capacidades y el rendimiento de la solución propuesta en casos de uso objetivo.
Público objetivo:
Empresas industriales – desarrolladores de equipos para transformación de materiales, desarrolladores de modelos basados en datos.