En dynamisk simulering består som regel af en matematisk model eller en computermodel, der beskriver systemets adfærd over tid. Modellen anvender matematiske ligninger, algoritmer eller regler til at beskrive, hvordan systemet udvikler sig og reagerer på input.
Dynamisk simulering anvendes til at analysere og forstå komplekse dynamiske systemer samt forudsige systemets adfærd under forskellige scenarier (forudsætninger) og træffe beslutninger baseret på data (simuleringernes resultater).
Dynamisk simulering og kunstig intelligens kan derfor supplere hinanden rigtig godt, og der er umiddelbare fordele ved at inddrage kunstig intelligens ifbm. dynamisk simulering:
- Adaptiv simulering: Ved at implementere AI-teknikker kan en dynamisk simulering tilpasse sig ændringer i systemet eller miljøet i realtid. Dette gør simuleringen mere realistisk og nyttig, da den kan reagere på uventede situationer og ændringer.
- Optimering: AI-algoritmer kan anvendes til at optimere parametrene i en dynamisk simulering for at opnå bedre resultater eller opfylde bestemte mål. Dette kan være nyttigt, når man søger den optimale løsning inden for komplekse og dynamiske systemer.
- Beslutningsstøtte: Dynamiske simulationer kan bruge AI til at evaluere forskellige beslutninger og deres potentielle konsekvenser over tid. Dette kan hjælpe beslutningstagere med at træffe velinformerede valg, da simuleringen tager højde for både dynamiske faktorer og komplekse beslutningsmuligheder.
- Læring og forudsigelse: AI kan bruges til at analysere resultaterne af dynamiske simuleringer og træne modeller til at forudsige fremtidige adfærd eller identificere mønstre i systemets udvikling over tid
Samspillet mellem dynamisk simulering og AI kan føre til mere avancerede og realistiske simuleringer, afspejler virkeligheden bedre, og giver mere præcise resultater. Dette kan have bred anvendelse på tværs af forskellige industrier og sektorer.