Mit der neuen Version erhalten Entwicklungsteams einen KI-basierten Simulationspartner, der Anforderungen, frühere Entwürfe, Testdaten und Eingaben in natürlicher Sprache in validierte Modelle und einsatzbereiten Code umwandelt.

CAMBRIDGE, Massachusetts, 28. Mai 2026 /PRNewswire/ -- JuliaHub hat heute Dyad 3.0 vorgestellt, eine bedeutende neue Version seiner KI-basierten Plattform zur Systemsimulation für den Entwurf, die Verfeinerung und die Validierung komplexer physikalischer Systeme. Dyad 3.0 führt autonome Simulationsagenten ein, die gemeinsam mit Ingenieuren daran arbeiten, Spezifikationen zu interpretieren, frühere Entwürfe und Testdaten auszuwerten, Modellkandidaten zu generieren, physikbasierte Simulationen durchzuführen, physikalische und sicherheitstechnische Einschränkungen zu berücksichtigen sowie validierte Modelle und Steuerungscode zu erstellen. Dyad ist bereits bei Fortune-100-Kunden im Einsatz und wird heute in einem weltweiten Livestream vorgestellt.

„KI hat die Softwareentwicklung durch Agenten revolutioniert, die LLMs mit Open-Source-Compilern kombinieren, doch die Entwicklung physikalischer Systeme erfordert die Kombination von LLMs mit einem Physik-Compiler, der Hardware-Entwürfe auf physikalische Gesetze stützt", sagte Dr. Viral B. Shah, CEO und Mitbegründer von JuliaHub. „Dyad 3.0 bringt agentische KI direkt in den Engineering-Workflow, indem es autonome Agenten, einen Multiphysik-Compiler, High-Fidelity-Simulation, SciML und Funktionen für den Einsatz in Unternehmen in einer nahtlosen Umgebung vereint. Es bietet Ingenieuren die Vorteile der KI und bewahrt gleichzeitig die Genauigkeit, Sicherheit und Verifizierbarkeit, die physikalische Systeme erfordern."

Ein KI-Partner für Ingenieurteams

Ingenieurteams, die Flugzeuge, Elektrofahrzeuge, Halbleiter, Versorgungsanlagen, HLK-Systeme, medizinische Geräte und andere komplexe industrielle Systeme entwerfen, stehen vor einer gemeinsamen Herausforderung: Innovationszyklen werden immer schneller, doch die Erstellung validierter Engineering-Modelle bleibt schwierig, manuell und zeitaufwändig.

Mit Dyad 3.0 können Ingenieure ein Anforderungsdokument, ein Design der vorherigen Generation, historische Testdaten und eine Anfrage in einfacher Sprache bereitstellen. Dyad-Agenten können das Modell zusammenstellen, Tausende von Varianten untersuchen, physikalische und sicherheitstechnische Einschränkungen durchsetzen, Kompromisse in einfacher Sprache aufzeigen und validierten Code erstellen, der für den Hardware-Einsatz bereit ist.

Der Ingenieur bleibt der Entscheidungsträger – er legt die Richtung fest, bewertet Kompromisse und genehmigt endgültige Entwürfe –, während Dyad die sich wiederholenden Arbeiten der Modellerstellung, der Regleroptimierung, der Simulationsausführung und der Toolchain-Integration automatisiert.

Die Lücke bei der KI-Einführung im Ingenieurwesen schließen

Die Einführung von KI hat sich in der Softwareentwicklung beschleunigt, doch die physikalische Technik hinkt hinterher, da die Arbeit dort von physikalischen, sicherheitstechnischen und verifikationsbezogenen Anforderungen bestimmt wird. Allgemeine Sprachmodelle können bei der Analyse oder Dokumentation helfen, aber sie können nicht zuverlässig validieren, wie sich ein physikalisches System unter realen Einschränkungen verhalten wird.

Dyad wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Durch die Kombination autonomer Agenten mit physikbasierter Simulation und Scientific Machine Learning (SciML) wandelt Dyad KI-Unterstützung in validierte technische Produktivität um. Das Ergebnis ist ein KI-nativer Workflow, der aus Anforderungen, Simulationsmodellen, Betriebsdaten und früheren Entwürfen Schlussfolgerungen ziehen kann, während die physikalischen Gesetze während des gesamten Prozesses durchgesetzt werden.

Neuerungen in Dyad 3.0

• Agentengesteuerte Modellgenerierung und Design-Exploration: Agenten interpretieren Anforderungen, schlagen Designkandidaten vor, führen Simulationen durch und verfeinern Modelle unter der Aufsicht von Ingenieuren.
• Workflows mit digitalen Zwillingen für die vorausschauende Instandhaltung: Erweiterte Plattformfunktionen helfen Teams bei der Entwicklung und Optimierung industrieller Anwendungen für die vorausschauende Instandhaltung.
• Agentengesteuerte HLK-Systemkonstruktion: Schnelle Modellierungswerkzeuge, präzise Kältemittel-Splines, erweiterte Bibliotheksabdeckung und Vorlagen für gängige Systemarchitekturen.
• FMU-Interoperabilität: Wesentliche Weiterentwicklungen bei den Functional Mock-up Units (FMU) verbessern die Integration in die breitere Engineering-Toolkette.
• Vorschau auf Multikörperdynamik: Eine Vorschau erweitert Dyad bis 2026 auf Robotik, Fahrzeugdynamik, Luft- und Raumfahrtmechanismen und andere komplexe Bewegungssysteme.
• Bereitschaft für den Einsatz im Unternehmen: Verbesserte Unterstützung bei Installation, Konfiguration, Sicherheit, Compliance und Lebenszyklusmanagement unterstützt regulierte und dezentralisierte Engineering-Organisationen.

Geschäftliche Auswirkungen für Führungskräfte im Engineering

• Kosten: Reduziert manuelle Modellerstellung und Iteration, senkt den Engineering-Aufwand pro Programm und verringert Nachbesserungen an Prototypen in späten Phasen.
• Umsatz: Verkürzt validierte Designzyklen, sodass Teams mit gleicher Personalstärke mehr Programme bearbeiten und die Markteinführungszeit verkürzen können.
• Risikominderung: Stützt die Design-Erkundung auf physikbasierte Simulation; Sicherheits-, regulatorische und betriebliche Einschränkungen können über Workflows hinweg kodiert und durchgesetzt werden.
• Innovationsgeschwindigkeit: Ermöglicht es Teams, größere Designräume, multiphysikalische Kopplungen und Was-wäre-wenn-Szenarien zu erkunden, die manuell nur schwer zu bewältigen sind.

Praxisbeispiele

Kunden und Partner, die während der Dyad 3.0-Einführungsveranstaltung vorgestellt wurden, demonstrieren, wie agentenbasierte Simulation bereits in industriellen und regulierten Engineering-Umgebungen eingesetzt wird:

• Führender kommerzieller HLK-Hersteller: Nutzt die erweiterte agentenbasierte HLK-Bibliothek von Dyad, um einen mehrmonatigen Systemdesignzyklus auf einen einzigen Sprint zu verkürzen.
• KI-gestützte Luft- und Raumfahrt: Erfahren Sie mehr über Dyad als Kernbestandteil der grundlegenden Infrastruktur für KI-gestützte Luft- und Raumfahrtanwendungen, darunter vorausschauende Wartung, Pilotenausbildung, generatives Design und Simulation auf Zertifizierungsniveau.
• Flugkörperdesign nach Spezifikation: Zeigt, wie Dyad-Agenten den HL-20-Lifting-Body der NASA autonom anhand der PDF-Spezifikation zusammenbauen, simulieren und validieren.
• JuliaHub-Partnerschaften: Erfahren Sie, wie Dyad in Partnerlösungen integriert wird, um hybride digitale Zwillinge für viele industrielle Anwendungen bereitzustellen.
• Digitaler Zwilling für die vorausschauende Anlagenwartung: Erstellung eines SciML-basierten digitalen Zwillings, der anhand von vier Sensoreingaben Pumpenausfälle in Wasserversorgungsnetzen mit einer Genauigkeit von über 90 % vorhersagt.
• Anwendungen im Gesundheitswesen: Sehen Sie sich ein Interview an, in dem erklärt wird, wie die Verbesserungen bei der Unternehmensinstallation, Konfiguration und dem Lebenszyklusmanagement von Dyad 3.0 die Einführung in regulierten Ingenieurteams unterstützen.

Eine neue Kategorie: Agentenbasierte Simulation

Dyad 3.0 positioniert JuliaHub an der Schnittstelle zwischen KI-Agenten und physikbasiertem Engineering. Reine Software-Agenten können Aufgaben beschleunigen, verfügen jedoch nicht über die für die physikalische Validierung erforderliche Simulationsgrundlage. Herkömmliche Simulationswerkzeuge bieten Tiefe, wurden jedoch nicht auf autonomen, auf natürlicher Sprache basierenden, agentenbasierten Workflows aufgebaut. Dyad kombiniert beides – autonome Agenten, physikbasierte Simulation, SciML und unternehmensgerechte Bereitstellung –, um den Ingenieurteams, die die physische Welt gestalten, die Vorteile der KI zugutekommen zu lassen.

Verfügbarkeit

Dyad 3.0 ist bei JuliaHub erhältlich. Technische Leiter können sich die Launch-Demonstration ansehen, die vorgestellten Kundenberichte lesen oder eine Unternehmensbewertung anfordern.

Informationen zu JuliaHub

JuliaHub, ehemals Julia Computing, wurde 2015 von den vier Mitbegründern von Julia – Dr. Viral Shah, Prof. Alan Edelman, Dr. Jeff Bezanson und Stefan Karpinski – gemeinsam mit Deepak Vinchhi und Keno Fischer gegründet. Julia ist eine hochproduktive Sprache für wissenschaftliches Rechnen, die von über 1.000.000 Anwendern genutzt wird, darunter mehr als 10.000 Unternehmen und über 1.500 Universitäten. Die Entwickler von Julia wurden mit dem James H. Wilkinson Prize for Numerical Software und dem Sidney Fernbach Award ausgezeichnet.

Informationen zu Dyad

Dyad ist ein KI-basiertes Produktsystem zur Simulation, das die Hardware-Entwicklung in industriellen Branchen beschleunigt. Aufbauend auf der Programmiersprache Julia unterstützt Dyad Teams dabei, validierte, zuverlässige Modelle mithilfe von agentenbasierten Befehlen zu erstellen und dabei bei jedem Schritt physikalische Gesetze zu berücksichtigen. Dyad verfügt über integrierte Funktionen, um Daten und maschinelles Lernen in wissenschaftliche Modelle einzubinden.

Medienkontakt

press@juliahub.com

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