关键要点
lAnsys和NVIDIA的开源技术通过启用定制的工作流程、促进合作并使仿真对非专家更易访问，缩小了模拟与现实之间的差距。
l一个名为“PyAnsys-Heart”的Python库将使Ansys LS-Dyna® 非线性动力学多物理场仿真软件中的部分和完整解剖心脏模型成为可能
l使用NVIDIA NIM™微服务构建基于AI的语音转文本代码生成器，Ansys通过NVIDIA Omniverse赋能专家和非专家在基于OpenUSD的应用程序中轻松渲染逼真的模拟结果。
lAnsys宣布计划通过利用其高精度、多模态和多尺度物理及生理模拟工具和软件，支持NVIDIA的Isaac for Healthcare AI机器人平台，以提供应用程序和解决方案。
宾夕法尼亚州匹兹堡，2025年3月18日 – Ansys (NASDAQ: ANSS) 与 NVIDIA 今天发布了新的技术框架，使客户能够利用人工智能、高级模拟和基于物理的可视化设计定制解决方案。Ansys 和 NVIDIA 的开源技术融合缩小了模拟与现实之间的差距，通过启用定制的工作流程、促进合作并使模拟对非专家更易访问。Ansys 将此框架应用于演示如何使临床医生能够快速分析人类心脏解剖结构的详细信息，从而为他们提供更深入的见解，以做出更明智的决策。这两家公司将在 3 月 18 日至 21 日于加利福尼亚州圣何塞举行的 NVIDIA GTC 大会上共同展示这项研究。
PyAnsys 是一组开源的 Python 库，它们将 Ansys 工具和 Python 脚本语言连接起来，使运行模拟、修改几何图形和自动处理结果变得更加容易。NVIDIA NIM — 一组用于开发人员轻松部署 AI 模型的推理微服务 — 使 Ansys 用户能够与大型语言模型 (LLM) 连接，本例中是通过聊天机器人实现的。用特定的查询 prompting 聊天机器人会触发使用选定的 PyAnsys 库训练的 LLM，自动生成定制的 PyAnsys 代码。这最终使在 NVIDIA Omniverse 上构建的应用程序中能够进行高保真模拟和可视化，使非专家可以省去学习用于模拟的工具的复杂系统。
各个行业的客户都可以利用这一技术框架的价值。模拟用户可以用Python脚本化现有的模型，并为特定上下文的学习训练LLM，使非专家能够通过定制或聊天式的用户界面更轻松地获得相同的模拟见解。
在GTC的演示展示了该框架如何为心血管疾病患者（全球主要死因）实现量身定制的治疗和结果预测。通过“PyAnsys-Heart”库，临床医生可以询问聊天机器人：“我的病人的心脏是什么样的？” “PyAnsys-Heart”将为该特定病人的心脏生成代码，从而在LS-DYNA中实现部分或全部解剖模型。然后，该模型可以在使用Omniverse开发的可视化应用程序中进行可视化，解锁原本可能无法获得的见解。
“作为外科医生，我们有许多处理常见病例的经验，”路易-普拉德尔心血管和肺病医院的心脏电生理学家弗朗西斯·贝西埃博士说。“然而，当我们可以预测哪些病例将具有挑战性，并准备医疗系统以最佳方式照顾更复杂的患者病例时，计算技术（如模拟、可视化和人工智能）结合的令人兴奋的前景就变得清晰了。”
这种合作还为Ansys和NVIDIA共同利用新工具和工作流程，为NVIDIA Isaac在医疗保健领域的应用创建高保真、多模态、多尺度的物理和生理模拟奠定了基础。Isaac for Healthcare是一个AI机器人开发平台，帮助开发人员安全高效地设计、测试和部署专门用于医疗保健环境和应用的高级AI驱动的机器人和自主系统。
“Ansys致力于帮助客户进行创新，这意味着要实现快速测试和深入洞察，以增强对产品性能的信心，”Ansys首席技术官Prith Banerjee表示。“这也意味着模拟应该能够被组织内部的多位专家访问。Ansys和NVIDIA意识到了这一点，我们开放的生态系统方法在数字工程和产品开发方面设定了合作的标准，并且正如我们的演示所显示的那样，对心脏护理及更广泛的领域具有变革性的潜力。”
“与Ansys的合作是加速下一代医疗成像和机器人技术的基础，”NVIDIA混合现实和模拟技术副总裁Rev Lebaredian说。“先进的GPU计算、物理AI和模拟的力量将塑造个性化医疗的未来。”
