利用数字R加速生物医学创新&D:大型设计探索,Digital Twin,& AI/ML


2020年12月15日|美国东部时间下午1点至下午2点


由...赞助
 重新缩放徽标  

网络研讨会说明:

It’众所周知,对生物医学研究和产品开发的快速进步从未提出过更高的要求。从加快新药和疫苗的发现到开发智能可穿戴医疗设备,许多工程师 而且科学家正面临着以创新的名义克服传统工程资源和过程约束的压力。

那么...如何实现这些要求?

在此网络研讨会中,我们将探讨公司如何成功地将诸如大规模设计探索,数字孪生和AI / ML之类的趋势纳入其研究和产品开发阶段,从而满足这一快速需求。我们还将介绍 先进的计算和统计模型的兴起以及混合云的灵活性和规模如何使研究人员和科学家拥有工具和资源来推动科学和工程突破。

特邀发言人将在本周晚些时候宣布。

关于重新缩放
重新缩放 通过智能全栈自动化和几乎无限的混合云功能来消除大型计算的复杂性,从而帮助组织加速科学和工程突破。

本网络研讨会将涵盖趋势主题和用例的高级概述:

  • 大规模设计探索:利用云计算的规模和可用性来探索更广阔的设计空间,更快,更高效地实现更优化的设计
  • 数字孪生 :将物理环境中的数据与高级仿真相结合可以改善设计过程并确定新的设计功能
  • 人工智能与机器学习:统计建模和机器学习算法可以利用不断增长的数量和各种数据来为设计过程增加智能并启用新的产品功能
  • 现代化高性能计算:Rescale平台为大型计算和R提供智能全栈自动化&混合云上的D协作,配备了用于管理安全性,体系结构和财务的控制平面 控制项

主讲人:

 埃里克·缪尔 埃里克·缪尔(Eric Muir)博士

博士密歇根大学航空航天工程专业

解决方案架构师,解决方案工程

重新缩放

Eric与生命科学,航空航天和汽车行业的客户合作;使他们能够通过云计算的可扩展性和敏捷性来加速创新。他对Rescale致力于实现工程和 在云端进行科学仿真,并有助于加速下一代技术突破。在加入Rescale之前,Eric在西雅图的波音公司工作,担任工程师,数据科学家和经理。


 约翰·托马斯 约翰·托马斯

应用工程师

MStar差价合约

约翰·托马斯 是M-Star CFD的科学家。他的研究兴趣包括基于GPU的计算,多物理场建模,生物反应器设计和流体混合过程。在M-Star CFD之外,他是约翰·霍普金斯大学(Johns Hopkins University)的研究教授, 他教授多尺度数学建模和运输物理学课程。他拥有卡内基梅隆大学的机械工程硕士学位/博士学位,以及宾夕法尼亚州立大学的同一领域的学士学位。


成本: 免费!