PINNeAPPle Labs

Physics AI de código aberto · Apache-2.0

A simulação não fecha o prazo. A gente faz ela fechar.

Transformamos o seu caso de engenharia num modelo que responde em segundos e é conferido contra o solver, o ensaio ou a norma — com o erro medido na tela. CFD, substitutos, verificação e gêmeos digitais.

PyPI 0.7.031 módulos63 aplicações248 exemplos
1.920 projetos de avião, 3 objetivos, CFD 3DOpenFOAM
~200.000×
mais rápido que a simulação 3D real, num substituto térmico
4,46% de erro vs. FEniCS
1,05–1,49×
erosão simulada vs. ensaio aberto, dentro do fator 2
Vieira et al. 2016
−18,2%
de arrasto num aerofólio, com a sustentação mantida
0,04% de variação
2,6 h
de antecedência no alarme do gêmeo, com erro declarado
HX-201, incrustação

Produtos

Quatro produtos, todos com número medido.

Cada um existe em código, roda hoje e mostra o próprio erro. Abra os casos de uso para ver a referência externa de cada número.

Produto 01 · CFD

PINNeAPPle CFD

O fluxo CFD completo, de E1 a E11: você descreve o problema, o pipeline monta geometria e malha, roda o OpenFOAM, gera o dataset, treina o substituto e fecha com o mapa de provas.

  • Erosão em curva de 90°: entre 1,05× e 1,49× do ensaio publicado, dentro do fator 2 que a indústria aceita.
  • Substituto 1,0% de erro na perda de carga em pontos nunca vistos.
  • 32 simulações da geometria ao modelo treinado em 23 minutos.
1,05–1,49×do ensaio aberto, dentro do fator 2

ver os casos de CFD →

Pressão na pele (Cp) em OpenFOAM 3D, do projeto ao campo

Produto 02 · Substitutos

Surrogate Studio

Transforma as simulações que a sua equipe já rodou num modelo que responde em microssegundos — conferido contra o solver a cada entrega, nunca contra ele mesmo.

  • ~200.000× mais rápido que a simulação 3D real, em sete geometrias de dissipador.
  • 4,46% de erro médio e 7,35% no pior caso contra FEniCS/dolfinx.
  • Previsão determinística: os mesmos números em três rodadas, em dias diferentes.
~200.000×mais rápido, com 4,46% de erro

ver os casos de substitutos →

O app de dimensionamento térmico, rodando

Produto 03 · Verificação

VeriPhysics

O portão entre o resultado e a decisão: recebe um modelo, um caso CFD ou um deck FEA e devolve uma nota por checagem — resíduo, convergência, calibração, cobertura — com o número e a fonte.

  • Pegou o que a loss escondeu num modelo de cliente: resíduo centenas de vezes acima do limiar.
  • Viga sem apoios: “Job finished” com 1,8e11 mm de deslocamento; o preflight marca FAIL antes da execução.
  • Malha: métricas idênticas ao checkMesh do OpenFOAM.
11 checagensnenhuma nota fabricada, nunca

ver os casos de verificação →

O preflight de simulação apontando o que vai falhar

Produto 04 · Gêmeo digital

PINNeAPPle Twin

Um modelo validado trabalhando ao lado do dado real — e a camada que decide se ele pode entrar em operação. Contrato assinado, preflight, backtest contra sonda redundante e evidência arquivada.

  • 0,216 °C de erro no caso HX-201, com incrustação estimada a 0,001651 contra 0,001637 verdadeiro.
  • 95,5% de cobertura da banda na janela de validação, calibrada nas horas anteriores.
  • Alarme 2,6 h antes do cruzamento medido, com o erro da previsão declarado.
2,6 hde antecedência, com erro de previsão declarado

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Ativo industrial em 3D com painel de leitura ao vivo
O ativo em 3D com a leitura viva ao lado

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Hoje

O que já existe hoje

Não é um anúncio de roadmap. Está no repositório e no PyPI:

31módulos publicados, do PDE ao serving
63aplicações construídas sobre a base
248exemplos executáveis com saída conferida
15padrões da indústria: AAS, DTDL, NGSI-LD, Ditto, OPC UA…

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Provas

Três provas, com imagem.

Resultados que saíram de uma execução, não de uma estimativa.

Ver todos os casos de uso →

Traga o seu caso

Tem uma simulação lenta, cara ou difícil de verificar?

Mande o caso. Respondemos com um escopo fechado e uma métrica de sucesso mensurável — ou dizemos que o método clássico resolve melhor.

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