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Simulation du moulage par injection en temps réel, propulsée par l’IA

Combinant la précision des solveurs physiques à la vitesse des réseaux neuronaux pour fournir des résultats de simulation en quelques secondes.
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La prochaine révolution de la simulation du moulage par injection

Nous vous présentons Cadmould AI Solver, le premier moteur de physique neuronale au monde dédié au moulage par injection des plastiques. Cette technologie est sur le point de révolutionner la conception pour la fabrication en combinant la précision des solveurs physiques avec la vitesse des réseaux neuronaux, afin de fournir des résultats de simulation en quelques secondes.

La simulation aujourd’hui

Attendre des heures pour valider 10 à 20 variantes de conception.

La simulation de demain avec Cadmould AI Solver

Automatisez l’exploration de 10 000 à 20 000 alternatives en une seule journée.
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1000×
Passer de la validation à la véritable optimisation

La simulation à la vitesse du design

Entrez dans la nouvelle génération de l’ingénierie virtuelle. L'aperçu de recherche s’exécute directement dans votre navigateur — aucune installation requise. Grâce au modèle d’IA qui fournit des résultats en quelques secondes, vous découvrez ce qu’est une exploration de conception en temps réel : modifier un paramètre, visualiser la physique, ajuster, recommencer.

Découvrez Cadmould AI Solver

Cet aperçu de recherche interactif vous permet de tester notre modèle d’IA en direct. Au lieu d’attendre les résultats, vous obtenez un retour instantané du remplissage, de la pression et de la température en quelques secondes. Il est capable de modéliser des interactions physiques complexes, y compris des scénarios multi‑seuils d’injection, avec une précision comparable aux solveurs traditionnels. Veuillez noter que cet aperçu se concentre uniquement sur la phase de remplissage.

Fonctionnalités de l'aperçu de recherche

Cet aperçu de recherche représente le tout premier déploiement au monde d’un Grand Modèle d’Ingénierie (LEM) basé sur une architecture de type Transformer (ou modèle auto-attentif) dédié au moulage par injection — une première étape essentielle vers la couverture complète du périmètre de la simulation classique.

FastForward

Performance inégalée

Sur un GPU milieu de gamme, l'aperçu de recherche atteint généralement un gain d’environ 200× par rapport à une simulation numérique classique. Sur des GPU haut de gamme, des accélérations de 1 000× et plus sont possibles.
Shapes

Véritable généralisation géométrique

Le modèle ne se contente pas de mémoriser des données, il apprend la physique de l’écoulement. Aucune des géométries présentées dans cet aperçu de recherche ne faisait partie du jeu d’entraînement, démontrant la capacité du modèle à généraliser des topologies inédites avec une précision compétitive.
Polygon

Modèle entièrement différentiable

Contrairement aux solveurs standards, ce modèle est entièrement différentiable. Il ne se contente pas de prédire un résultat : il comprend mathématiquement la relation entre l’entrée et la sortie, posant ainsi les bases d’une optimisation automatisée ultra‑efficace.
CubeTransparent

Multi‑physique unifiée

La simulation ne se limite pas au motif de remplissage. Le modèle prédit simultanément les taux de cisaillement, les températures et la distribution de la pression en une seule passe, offrant une vision multi-physique complète.
Target

Précision évolutive

L’architecture est conçue pour se perfectionner continuellement. Si un type de géométrie révèle une déviation, elle peut être ajoutée au jeu d’entraînement afin d’affiner le modèle, permettant au système de gagner en intelligence et en précision à chaque itération.
Cursor

Interactivité en temps réel

La rapidité du modèle ouvre la voie à un workflow “cause‑à‑effet” inédit. Modifiez des paramètres clés du procédé — température matière, débit d’injection — et observez instantanément les effets physiques, pour une exploration intuitive de la fenêtre de process.
FastForward

Performance inégalée

Sur un GPU milieu de gamme, l'aperçu de recherche atteint généralement un gain d’environ 200× par rapport à une simulation numérique classique. Sur des GPU haut de gamme, des accélérations de 1 000× et plus sont possibles.
Shapes

Véritable généralisation géométrique

Le modèle ne se contente pas de mémoriser des données, il apprend la physique de l’écoulement. Aucune des géométries présentées dans cet aperçu de recherche ne faisait partie du jeu d’entraînement, démontrant la capacité du modèle à généraliser des topologies inédites avec une précision compétitive.
Polygon

Modèle entièrement différentiable

Contrairement aux solveurs standards, ce modèle est entièrement différentiable. Il ne se contente pas de prédire un résultat : il comprend mathématiquement la relation entre l’entrée et la sortie, posant ainsi les bases d’une optimisation automatisée ultra‑efficace.
CubeTransparent

Multi‑physique unifiée

La simulation ne se limite pas au motif de remplissage. Le modèle prédit simultanément les taux de cisaillement, les températures et la distribution de la pression en une seule passe, offrant une vision multi-physique complète.
Target

Précision évolutive

L’architecture est conçue pour se perfectionner continuellement. Si un type de géométrie révèle une déviation, elle peut être ajoutée au jeu d’entraînement afin d’affiner le modèle, permettant au système de gagner en intelligence et en précision à chaque itération.
Cursor

Interactivité en temps réel

La rapidité du modèle ouvre la voie à un workflow “cause‑à‑effet” inédit. Modifiez des paramètres clés du procédé — température matière, débit d’injection — et observez instantanément les effets physiques, pour une exploration intuitive de la fenêtre de process.

Contraintes actuelles

BulletPoint 16 R
L'aperçu de recherche prend en charge une sélection fixe de géométries qui n’ont pas fait partie du jeu d’entraînement.
Pour réaliser des benchmarks sur vos propres pièces, rejoignez le Programme Partenaire.
BulletPoint 16 R
L'aperçu de recherche est limité à la phase de remplissage. Il ne modélise pas encore le refroidissement ni le gauchissement.

Testez l’AI Solver sur vos propres pièces

Programme Partenaire Cadmould AI Solver

En tant que partenaire, vous bénéficiez d'un accès direct à notre équipe de développement, de rapports de benchmark sur vos géométries et d'un accès anticipé aux nouvelles fonctionnalités.

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Benchmarks sur vos pièces
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Informations exclusives
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Influence sur la feuille de route

De la validation à l'intuition en temps réel

Les workflows de simulation actuels sont souvent un goulet d’étranglement. Comme les solveurs numériques traditionnels nécessitent des minutes, voire des heures pour simuler, le nombre de variantes que les ingénieurs peuvent réellement explorer reste limité — même lorsque la simulation est utilisée tôt dans le processus. Ce décalage entre le réglage d’un paramètre et la visualisation du résultat casse le flux créatif, comparable à la photographie argentique où l’on attendait plusieurs jours pour savoir si les réglages étaient corrects.

Cadmould AI Solver élimine cette latence. En fournissant des résultats en quelques secondes, il crée une boucle de retour immédiate. Les ingénieurs peuvent ajuster la température ou le débit et observer instantanément les conséquences physiques sur la pièce. Cela permet de naviguer activement dans la fenêtre de procédé et d’identifier les limites de défaillance en temps réel, transformant la simulation en un véritable compagnon de conception plutôt qu’en simple étape de validation.
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Comment fonctionne Cadmould AI Solver

Contrairement aux outils d’IA générative qui créent des images à partir de motifs visuels, notre AI Solver ne « devine » pas l’apparence d’un motif de remplissage. Il prédit les forces physiques agissant sur le polymère. Voici le processus scientifique qui explique sa rapidité :

Entraînement sur données de référence

Le modèle a assimilé la physique du moulage par injection à partir de plusieurs millions de simulation transitoire générées par nos solveurs Cadmould Flex, précis et éprouvés, couvrant ainsi des milliers de matériaux et de conditions de process systématiquement variées. Cette base d’entraînement fondée sur la physique garantit que les prédictions restent ancrées dans la dynamique des fluides et la thermodynamique réelles.
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Encodage géométrique et prédiction

Lorsque vous importez un design, le modèle neuronal encode afin de traduire des géométries 3D complexes et des paramètres de procédé en une représentation compacte et abstraite. Dans cet état extrêmement efficace, le réseau prédit le comportement de l’écoulement et les interactions thermiques presque instantanément, pour une fraction du coût de simulation des solveurs numériques traditionnels. Le modèle est entièrement différentiable, ouvrant la voie à de futurs workflows d’optimisation basés sur les gradients.

Décodage en millisecondes

Les prédictions sont immédiatement décodées en un résultat de simulation 3D complet. Au lieu de résoudre la phase de remplissage élément par élément pendant plusieurs minutes, le système prédit l’ensemble du comportement physique en moins d’une seconde, fournissant des distributions précises de pression, de température et de taux de cisaillement.
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Un partenariat d'expertise et d'innovation

Nous réunissons le meilleur de l’ingénierie industrielle et de l’intelligence artificielle de dernière génération. Cet aperçu de recherche est le résultat d’une collaboration stratégique entre deux acteurs majeurs, réunissant des décennies de savoir‑faire en simulation d’injection plastique et les progrès fulgurants du deep tech moderne.
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L'entreprise derrière Cadmould Flex
Avec plus de 35 ans d'expérience en simulation de moulage par injection, SIMCON fournit les fondements basés sur la physique. Nous apportons les « données de référence » validées — des millions de données haute fidélité et une expertise approfondie garantissant que la physique sous-jacente reste précise et fiable.
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Spécialistes des grands modèles d'ingénierie (LEMs)
Emmi AI est expert en architecture et entraînement de grands modèles d'ingénierie — des réseaux neuronaux de type Transformer spécialisés par domaine, capables de prédire un comportement physique à partir de paramètres d’ingénierie.
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Questions fréquentes

Qu'est-ce que le Cadmould AI Solver ?

Le Cadmould AI Solver est le premier moteur de physique neuronale au monde conçu spécifiquement pour la simulation de moulage par injection. Contrairement aux modèles d'IA généralistes, le AI Solver est entraîné sur des données rigoureuses basées sur la physique. Il apprend à prédire des comportements complexes (tels que les schémas de remplissage, la distribution de pression et l'évolution thermique) à des vitesses jusqu'à 1 000 fois plus rapides que les solveurs numériques traditionnels.
Des questions sur Cadmould AI Solver ?

Nous sommes prêts à y répondre

Cadmould AI Solver représente l’excellence en matière de vitesse, mais vous avez peut‑être des besoins de production immédiats. Que vous souhaitiez en savoir plus sur le Programme Partenaire ou que vous ayez besoin de la validation haute fidélité éprouvée de Cadmould Flex, discutons ensemble de la solution la mieux adaptée à votre équipe d’ingénierie.
jacob